Nonparametric Tests for Treatment Effect Heterogeneity With Duration Outcomes
持续时间结果下处理效应异质性的非参数检验AI 解读 ↓
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持续时间结果下处理效应异质性的非参数检验
- 研究问题
- 结果变量可能右删失时，如何检验所有协变量子群的分布或平均处理效应是否为零，以及子群间平均处理效应是否相同？
- 方法与思路
- 作者基于两步 Kaplan–Meier 积分构造非参数检验，以乘子自助法计算临界值；框架涵盖外生处理分配，并可处理不完全遵从。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，检验对固定备择一致，并能检出以样本量平方根倒数速率趋近原假设的非参数备择；另提供模拟、失业持续时间应用及开源实现。
- 阅读关注点
- 核对右删失和不完全遵从情形下的识别条件、两步估计误差如何进入检验，以及乘子自助法和局部备择结果的适用范围。
- 阅读边界
- 不依赖参数分布和形状限制不意味着无需识别假设；摘要未说明删失机制、遵从条件及软件细节，有限样本表现仍须核对。
原文摘要
This article proposes different tests for treatment effect heterogeneity when the outcome of interest, typically a duration variable, may be right-censored. The proposed tests study whether a policy (1) has zero distributional (average) effect for all subpopulations defined by covariate values, and (2) has homogeneous average effect across different subpopulations. The proposed tests are based on two-step Kaplan–Meier integrals and do not rely on parametric distributional assumptions, shape restrictions, or on restricting the potential treatment effect heterogeneity across different subpopulations. Our framework is suitable not only to exogenous treatment allocation but can also account for treatment noncompliance—an important feature in many applications. The proposed tests are consistent against fixed alternatives, and can detect nonparametric alternatives converging to the null at the parametric n−1/2-rate, n being the sample size. Critical values are computed with the assistance of a multiplier bootstrap. The finite sample properties of the proposed tests are examined by means of a Monte Carlo study and an application about the effect of labor market programs on unemployment duration. Open-source software is available for implementing all proposed tests.