Самовідбір упередженості під час експериментів

Припустимо, ви проводите рандомізований експеримент для оцінки впливу , скажімо, якоїсь програми навчання для безробітних, на Y , скажіть шанс знайти роботу в наступному році. Припустимо також, що X потребує часу: можливо, це триває кілька місяців.$X$$Y$$X$

Оскільки ви рандомізуєтесь, вам не потрібно спочатку турбуватися про зміщення самовибору. Але протягом , деякі люди, ймовірно, зрозуміють, що Х їм вигідно, а інші можуть зрозуміти, що вони витрачають свій час.$X$$X$

В результаті можна очікувати, що серед людей, які відмовляються від програми, існує більша частка препаратів, для яких ефект від лікування був би меншим. Це може спричинити завищену оцінку ефекту від лікування.

Мої запитання :

• Чи подібне зміщення обговорюється в літературі на рандомізованих експериментах?
• Чи має це канонічне ім’я?
• Чи намагається дослідник контролювати це, і якщо так, то як?

Мабуть, це називається зміщенням виснаження . Це дуже схоже на упередженість виживання . У цій роботі пропонується виправити його за допомогою корекції Гекмана . Відповідність балів схильності також може дещо допомогти . Мій досвід роботи з обома неоднозначним, але вони зазвичай використовуються. Ви повинні розібратися, який саме підхід є найбільш підходящим для вашого налаштування.

Остання остання редакція: ці два документи, які розповідають про обмеження середнього ефекту від лікування, можуть також вам стати в нагоді.

Я думаю, цей документ може бути корисним для вас. Це документ про ринок праці одного з студентів Гекмана в Учікаго на ім'я Родріго Пінто . Документ має назву "Відхилення відбору в контрольованому експерименті: випадок переходу до можливостей". В експерименті MTO механізм присвоєння ваучерів був випадковим, але лише приблизно половина, яка отримала ваучер, фактично перемістилася. Це створює проблему, тому що звичайний аналіз (ефект від лікування на лікуванні або з метою націлення на лікування) покаже нам причинний ефект від отримання ваучера. Однак нас цікавить причинний ефект нового мікрорайону, а не отримання ваучера. Він показує, як розкласти типовий параметр оброблення на обробці на компоненти, які мають однозначну інтерпретацію. А саме він виділяє причинний ефект нового сусідства.

Ще одна річ, яку ви можете подивитися - це "аналіз намір до лікування" . З Вікіпедії,

Аналіз намірів на лікування (ІТТ) результатів експерименту ґрунтується на первинному призначенні лікування, а не на отриманому лікуванні. Аналіз ІТТ покликаний уникнути різних оманливих артефактів, які можуть виникнути при інтервенційних дослідженнях, таких як невипадкове вилучення учасників дослідження або кросовер.

Схоже, це відповідає тому, що ви шукали: ваше лікування спочатку рандомізоване, і люди відмовляються від випадкових випадків.