論文の概要: Identification of Single-Treatment Effects in Factorial Experiments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.09797v1
- Date: Thu, 16 May 2024 04:01:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-17 15:30:35.767894
- Title: Identification of Single-Treatment Effects in Factorial Experiments
- Title（参考訳）: 因子実験における単軸効果の同定
- Authors: Guilherme Duarte,
- Abstract要約: 実験において複数の介入がランダム化されている場合、実験環境外において単一の介入が与える影響は、不在の英雄的仮定とは見なされないことを示す。
観測研究と要因実験は、ゼロおよび複数介入による潜在的アウトカム分布に関する情報を提供する。
この種の設計に頼っている研究者は、関数形式の線形性を正当化するか、あるいはDirected Acyclic Graphsで変数が実世界でどのように関連しているかを特定する必要がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Despite their cost, randomized controlled trials (RCTs) are widely regarded as gold-standard evidence in disciplines ranging from social science to medicine. In recent decades, researchers have increasingly sought to reduce the resource burden of repeated RCTs with factorial designs that simultaneously test multiple hypotheses, e.g. experiments that evaluate the effects of many medications or products simultaneously. Here I show that when multiple interventions are randomized in experiments, the effect any single intervention would have outside the experimental setting is not identified absent heroic assumptions, even if otherwise perfectly realistic conditions are achieved. This happens because single-treatment effects involve a counterfactual world with a single focal intervention, allowing other variables to take their natural values (which may be confounded or modified by the focal intervention). In contrast, observational studies and factorial experiments provide information about potential-outcome distributions with zero and multiple interventions, respectively. In this paper, I formalize sufficient conditions for the identifiability of those isolated quantities. I show that researchers who rely on this type of design have to justify either linearity of functional forms or -- in the nonparametric case -- specify with Directed Acyclic Graphs how variables are related in the real world. Finally, I develop nonparametric sharp bounds -- i.e., maximally informative best-/worst-case estimates consistent with limited RCT data -- that show when extrapolations about effect signs are empirically justified. These new results are illustrated with simulated data.
- Abstract（参考訳）: その費用にもかかわらず、ランダム化比較試験(RCT)は、社会科学から医学まで幅広い分野において、ゴールドスタンダードの証拠として広く見なされている。
近年、多くの医薬品や製品の効果を同時に評価する実験など、複数の仮説を同時にテストする因子的設計による繰り返しRTTの資源負担を減らそうとする研究が増えている。
ここでは、実験において複数の介入がランダム化されている場合、実験環境外において単一の介入が与える効果は、たとえ完全に現実的な条件が達成されたとしても、非英雄的な仮定を特定できないことを示す。
これは、単一処理効果が単一の焦点介入を伴う反現実の世界を巻き込み、他の変数が自然の値を取ることを可能にするためである(これは焦点介入によって構築または修正されることもある)。
対照的に、観測的研究と因子的実験は、それぞれゼロと多重の介入を伴う潜在的なアウトカム分布に関する情報を提供する。
本稿では,これらの孤立量の同定に十分な条件を定式化する。
この種の設計を頼りにしている研究者は、関数形式の線型性、あるいは非パラメトリックな場合において、実際にどのように変数が関連しているかをDirected Acyclic Graphsで指定する必要があることを示します。
最後に、エフェクトサインに関する外挿が実験的に正当化されたときを示す非パラメトリックなシャープ境界、すなわち、制限されたRCTデータと一致する最大情報的ベスト/ウォーストケース推定を開発する。
これらの新しい結果はシミュレーションデータで示される。
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