不完美世界中的随机对照试验

当人们不遵守时,我们如何评估随机对照试验的政策有效性?

英国雷丁大学和德国IZA

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电梯游说

随机对照试验(rct)作为一种循证方法,在评估政府项目和政策举措等干预措施时变得越来越重要。然而,随机对照试验的特点往往是“不完全依从性”,即并非所有随机分配接受治疗的受试者都选择这样做。这可能导致无法确定治疗效果或治疗对人群的影响。然而,通过估计“界限”或治疗效果可能所在的值范围,仍然可以获得有关治疗效果的有用信息。

在不完全的随机对照试验中,治疗效果仅被部分确认

重要发现

优点

在符合性不完全的rct中,“部分识别”方法易于构建和直接实施,以估计因果效应。

政策上特别关心的是,部分鉴定方法为整个人口提供了治疗效果的衡量标准。

与其他方法相比,部分识别方法需要较少严格的统计假设。

缺点

部分识别不能提供单一的预测,而是提供治疗效果可以采用的一系列值。

治疗效果的可能值的范围可能足够大,以至于不再可能确定治疗是否具有积极或消极的因果影响。

作者的主要信息

随机对照试验将个体随机分配到治疗组或对照组,已成为政策评估的黄金标准。然而,在许多试验中,非完全依从性意味着比较治疗人群和对照人群的平均结果,不能提供对政策效果的无偏估计,这是有趣的。相反,只能恢复政策效果可能值的“部分识别”。即便如此,这仍然提供了与政策相关的信息。研究表明,这些方法实现起来很简单,而且更多地是基于已知而不是假设。

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