了解治疗效果产生的机制对于设计有效的干预措施至关重要。这种因果机制的识别具有挑战性，通常需要强有力的假设。本文讨论了在所谓的双随机化设计中，结合两个实验的自然直接和间接影响的识别和估计。第一个也是主要的实验将治疗随机化，并测量其对中介和感兴趣的结果的影响。第二个辅助实验随机选择感兴趣的中介，并测量其对结果的影响。我们表明，这种设计允许基于一个假设进行识别，这个假设比文献中通常提出的顺序可忽略性假设要弱。它允许出现未观察到的混杂因素，这些混杂因素不会引起异质中介效应。我们展示了基于不同识别策略的直接和间接影响的估计，我们将这些策略与我们在肯尼亚进行的实验室实验数据进行比较。