An Aggregation Scheme for Increased Power
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分类依据与纠错
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通过重复测量加权聚合提高检验功效
- 研究问题
- 当干预效果存在延迟且不同观测承受效果的可能性不同，如何利用干预作用理论聚合纵向观测以提高检验功效？
- 方法与思路
- 作者提出 PWRD 加权聚合，将干预作用理论转化为重复测量检验统计量，并在一项阅读干预整群随机试验中展示。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称方法提高渐近相对效率；在所述试验中，功效改善被描述为与实验簇数量翻倍的效果相当。
- 阅读关注点
- 应核对权重如何确定、重复测量与簇内相关如何处理、作用理论偏离的影响，以及功效比较对应的效应和检验目标。
- 阅读边界
- 这是预印本，不能据此确认同行评审或期刊接收；簇数量翻倍的类比仅针对所述实例，摘要未给出普遍成立条件。
原文摘要
We present an aggregation scheme that increases power in randomized controlled trials and quasi-experiments when the intervention possesses a robust and well-articulated theory of change. Longitudinal data analyzing interventions often include multiple observations on individuals, some of which may be more likely to manifest a treatment effect than others. An intervention's theory of change provides guidance as to which of those observations are best situated to exhibit that treatment effect. Our power-maximizing weighting for repeated-measurements with delayed-effects scheme, PWRD aggregation, converts the theory of change into a test statistic with improved asymptotic relative efficiency, delivering tests with greater statistical power. We illustrate this method on an IES-funded cluster randomized trial testing the efficacy of a reading intervention designed to assist early elementary students at risk of falling behind their peers. The salient theory of change holds program benefits to be delayed and non-uniform, experienced after a student's performance stalls. In this instance, the PWRD technique's effect on power is found to be comparable to that of doubling the number of clusters in the experiment.