详细内容或原文请订阅后点击阅览
随机化的陷阱
RCT 的核心目的是使用随机分配，以确保确定平均治疗效果所必需的无混杂性假设成立。抽象地说，这是该方法的有力论据。然而，当原始渐近性质面对现场应用的混乱现实和严格控制时，问题就出现了 [...]
来源:Lars P Syll随机化的陷阱
2024 年 6 月 20 日 14:34 | 发表于科学理论与方法论 | 关闭关于随机化的陷阱的评论 科学理论与方法论 关闭关于随机化的陷阱的评论 关于随机化的陷阱RCT 的核心目的是使用随机分配来确保确定平均治疗效果所必需的无混淆假设成立。从抽象上讲，这是该方法的有力论据。然而，当原始渐近性质遇到现场应用的混乱现实时，问题就会出现，对完全外生分配的严格控制几乎不可避免地会因以下或上一节关于道德困境讨论的各种原因而失效。最终结果是，RCT 的吸引人的渐近性质在实践中经常消失，就像其他 IV 估计量的渐近性质一样。我们将其称为“伪外生性”问题，因为就像假珍珠一样，产品通常看起来价值很高，必须仔细检查才能发现构造中的根本缺陷，因此许多天真的消费者遗憾地被欺骗了……
经济学研究中不可观察的异质处理、鼓励偏差和抽样偏差削弱了“黄金标准”的说法，即 RCT 可以可靠地确定目标人群的（局部）平均处理效果（即 RCT 估计具有内部有效性）。正如最初的黄金标准依赖于一系列强有力的假设——最终被证明是站不住脚的，导致黄金标准的崩溃——内部有效性的说法也依赖于多个强有力的、经常有争议的假设。与基于传统观察数据的研究一样，发展经济学界需要在接受 RCT 结果作为内部有效结果之前，对潜在的识别假设进行质询……
Christopher B. Barrett 和 Michael R. Carter
Christopher B. Barrett 和 Michael R. Carter