Improving Randomization Tests under Interference Based on Power Analysis
基于功效分析改进存在干扰时的随机化检验AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要同时研究处理效应随机化检验与单位间干扰，直接对应因果推断及网络与干扰。
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基于功效分析改进存在干扰时的随机化检验
- 研究问题
- 当某单位的处理影响其他单位时，如何选择单位与处理分配子集，使原假设可进行随机化检验并提高检验功效？
- 方法与思路
- 作者在若干假设下推导随机化检验功效表达式，提取分配集合的功效相关量，据此修改双团检验的子集选择规则。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，所得功效刻画可指导双团检验的选择程序，且在所考察的空间干扰模拟中，改进方法的功效高于已有方法。
- 阅读关注点
- 应核对功效推导依赖的假设、原假设如何在子集上变得尖锐，以及选择程序是否保持检验水平和计算可行性。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，不能据此认定已经同行评审或期刊接收；摘要未列出功效推导条件，模拟优势不能外推至所有干扰结构。
原文摘要
In causal inference, we can consider a situation in which treatment on one unit affects others, i.e., interference exists. In the presence of interference, we cannot perform a classical randomization test directly because a null hypothesis is not sharp. Instead, we need to perform the randomization test restricted to a subset of units and assignments that makes the null hypothesis sharp. A previous study constructed a useful testing method, a biclique test, by reducing the selection of the appropriate subsets to searching for bicliques in a bipartite graph. However, since the power depends on the features of selected subsets, there is still room to improve the power by refining the selection procedure. In this paper, we propose a method to improve the biclique test based on a power evaluation of the randomization test. We explicitly derived an expression for the power of the randomization test under several assumptions and found that a certain quantity calculated from a given assignment set characterizes the power. Based on this fact, we propose a method to improve the power of the biclique test by modifying the selection rule for subsets of units and assignments. Through a simulation with a spatial interference setting, we confirm that the proposed method has higher power than the existing method.