Learning What to Learn: Experimental Design when Combining Experimental with Observational Evidence
学习该学什么：结合实验与观察证据的实验设计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：摘要研究结合实验与观察证据进行政策效应分析时的实验设计。
反馈分类问题正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
学习该学什么：结合实验与观察证据的实验设计
- 研究问题
- 当政策分析需结合实验与可能有偏的外部观察证据时，如何在预算约束下选择实验内容并分配样本量？
- 方法与思路
- 作者用稳健遗憾准则评价设计，将候选方案与知晓观察研究偏误界、联合选择设计和估计量的理想决策者比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，框架呈现偏误与方差权衡，无需研究者指定偏误界，仅依赖常规功效计算所需信息，并以现金转移项目说明。
- 阅读关注点
- 应核对稳健遗憾的评价范围、理想决策者的信息设定、预算约束表达，以及一般均衡效应应用所需的外部证据。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未核实；摘要未说明具体识别条件及遗憾优化细节，设计稳健不等于消除观察偏误。
原文摘要
Experiments deliver credible treatment-effect estimates but, because they are costly, are often restricted to specific sites, small populations, or particular mechanisms. A common practice across several fields is therefore to combine experimental estimates with reduced-form or structural external (observational) evidence to answer broader policy questions, such as those involving general equilibrium effects or external validity. We develop a unified framework for the design of experiments when combined with external evidence, i.e., choosing which experiment(s) to run and how to allocate sample size under arbitrary budget constraints. Because observational evidence may suffer bias unknown ex-ante, we evaluate designs using a robust regret criterion that compares any candidate design to an oracle with knowledge about the observational study bias bound that jointly chooses the design and estimator. This yields a transparent bias-variance trade-off that does not require the researcher to specify a bias bound and relies only on information already needed for conventional power calculations. We illustrate the framework for studying general equilibrium effects of cash transfer programs.