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抽象的联合分析是一种流行的实验设计，用于测量多维偏好。许多研究人员专注于估计每个因素的平均边际影响，同时平均其他因素。尽管这允许基于直接设计的估计，但结果严重取决于因素相互作用的方式。一种基于模型的替代方法可以计算各种兴趣，但需要正确的模型规格，这是与许多因素的联合分析的挑战性任务。我们根据条件随机测试（CRT）提出了一种新的假设检验方法，以回答联合分析的最基本问题：考虑到其他因素，感兴趣的因素是否重要？尽管它仅提供对这些二进制问题的正式测试，但CRT仅基于因素的随机化，因此不需要建模假设。这意味着CRT可以通过启用任何测试统计量（包括基于复杂的机器学习算法的测试统计量）来提供强大而假设的统计测试。我们还展示了如何测试常用的规律性假设。最后，我们将提出的方法应用于移民偏好的联合分析。可以实施一个开源软件包。提出的方法是通过开放式软件R软件包CRTConchoint实现的，可通过综合R档案网络https://cran.r-project.org/web/web/packages/crtconjoint/index.html获得。
使用机器学习来测试联合分析中的因果假设
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