Одне місце, де я бачив це, - це обговорення використання "наміру лікувати" аналіз проти аналізу, який намагається досягти "ефективності" лікування в експериментах з недосконалим дотриманням. Дивіться статтю у Вікіпедії про "наміри лікувати" ( посилання ), яка включає деякі посилання.
У рандомізованому контрольному дослідженні, що працює на заводі, з невідповідністю, намір обробляти оцінку вивчає лише різницю між призначеними на лікування та контроль. Однак невідповідність означає, що деякі люди, які були призначені на лікування, можливо, фактично не приймали його, а деякі, призначені до контрольної групи, можливо, фактично отримали лікування. Якщо так, то наміри лікувати оцінку можуть занизити середній ефект лікування, який би отримали, якби всі члени досліджуваної популяції фактично взялися за лікування.
Коли такий вид невідповідності присутній, аналітик має прийняти рішення. Вона могла вирішити просто зробити намір обробити аналіз, обґрунтовуючи це тим, що в реальному світі ми не можемо контролювати відповідність, і тому намір розглянути аналіз є більш "реалістичним", оскільки оцінка того, що буде, якби це лікування було схвалено для використання клінічно. Я сприймав це як аналіз ефективності лікування. Або вона може скористатися якимось методом коригування, щоб спробувати зрозуміти, чим люди, які насправді взялися за лікування, відрізнялися від тих, хто цього не зробив. Вона могла б виправдати це, сказавши, що те, що нас насправді цікавить, - це біологічна (у випадку медичного випробування) "ефективність" лікування, і робити це,
Питання для аналізу біологічної ефективності полягає в тому, який «вид коригування» діє? Сучасний стан техніки, як я розумію, полягає в тому, щоб розглядати експеримент із невідповідністю як проблему інструментальних змінних, a la Angrist, Imbens and Rubin (1996) ( закрите посилання ), або, загалом, розглянути проблему з точки зору "принципова стратифікація", a la Frangakis і Rubin (2002) ( закрите посилання). Таким чином, рандомізація слугує інструментом, який непараметрично визначає ефекти "ефективності" принаймні для певних підгруп - а саме тих, хто відповідав би їх лікуванню чи контролю. Крім цього, можна встановити більш жорстку модель для виявлення ефектів ефективності, але тоді можна задатися питанням: чому ви в першу чергу покладаєтесь робити рандомізований експеримент?