論文の概要: A Bayesian Classification Trees Approach to Treatment Effect Variation with Noncompliance
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.07765v2
- Date: Mon, 26 Aug 2024 22:54:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-28 18:38:45.051438
- Title: A Bayesian Classification Trees Approach to Treatment Effect Variation with Noncompliance
- Title（参考訳）: 非コンプライアンスによる治療効果変動に対するベイズ分類木アプローチ
- Authors: Jared D. Fisher, David W. Puelz, Sameer K. Deshpande,
- Abstract要約: 非準拠のランダム化試験における様々な治療効果を推定することは本質的に困難である。
既存の柔軟な機械学習手法は、弱い楽器の問題に非常に敏感である。
非準拠シナリオにおける二値応答変数に対するベイジアン因果フォレストモデルを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5356944479760104
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Estimating varying treatment effects in randomized trials with noncompliance is inherently challenging since variation comes from two separate sources: variation in the impact itself and variation in the compliance rate. In this setting, existing flexible machine learning methods are highly sensitive to the weak instruments problem, in which the compliance rate is (locally) close to zero. Our main methodological contribution is to present a Bayesian Causal Forest model for binary response variables in scenarios with noncompliance. By repeatedly imputing individuals' compliance types, we can flexibly estimate heterogeneous treatment effects among compliers. Simulation studies demonstrate the usefulness of our approach when compliance and treatment effects are heterogeneous. We apply the method to detect and analyze heterogeneity in the treatment effects in the Illinois Workplace Wellness Study, which not only features heterogeneous and one-sided compliance but also several binary outcomes of interest. We demonstrate the methodology on three outcomes one year after intervention. We confirm a null effect on the presence of a chronic condition, discover meaningful heterogeneity impact of the intervention on metabolic parameters though the average effect is null in classical partial effect estimates, and find substantial heterogeneity in individuals' perception of management prioritization of health and safety.
- Abstract（参考訳）: 非コンプライアンスのランダム化試験において、異なる治療効果を推定することは、本質的に困難である。
この設定では、既存のフレキシブル機械学習手法は、コンプライアンス率が(局所的に)ゼロに近い弱い機器問題に非常に敏感である。
本研究の主な手法は,非準拠シナリオにおける2値応答変数に対するベイズカウサルフォレストモデルを提案することである。
コンプライアンスのタイプを繰り返すことで、順応者の不均一な治療効果を柔軟に推定することができる。
シミュレーション研究は、コンプライアンスと治療効果が不均一である場合のアプローチの有用性を実証する。
本研究では,イリノイワークプレースウェルネス研究における治療効果の不均一性の検出と解析に応用する。
我々は介入から1年後の3つの結果について方法論を実証した。
本研究は, 慢性疾患の有無に対する無効効果を確認し, 平均効果は古典的部分的効果推定では無効であるが, メタボリックパラメーターに対する介入の有意義な不均一性の影響を見出し, 健康と安全のマネジメント優先順位付けに対する個人個人の認識において, 実質的不均一性を見いだす。
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