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*[https://mp.weixin.qq.com/s/7MEyMWedztyweoiYOxRh7w 设计变化、质量控制和伦理问题]
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[https://pattern.swarma.org/study_group_issue/137 因果推断的潜在结果框架在实验性研究的应用 | 因果科学第三季第二期 - 因果科学与Causal AI读书会第三季]
本期分享将从因果推断的潜在结果框架出发，主要讨论分配机制已知时，如何对实验性研究进行因果效应的推断。我们首先介绍实验性研究中一类特殊的分配机制，若固定数量的受试者被分配接受积极治疗，则称该分配机制是完全随机实验（Completely Randomized Experiments）。对于完全随机实验，费希尔（R. A. Fisher）采用了一种“尖锐零假设”来评估积极治疗与对照治疗是否有显著差异，奈曼（J. Neyman）则研究估计总体的平均因果效应，从而给出统计保守的置信区间。与上述两种方法不同，还可以使用线性回归和基于模型的贝叶斯推断方法对因果效应做出推断。此外，作为完全随机实验的推广，我们还将讨论分层随机实验和配对随机实验的因果效应估计方法，最终以劳动力市场项目评估的实证研究结束讨论。
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