The first step towards investigating the effectiveness of a treatment is to split the population into the control and the treatment groups, then compare the average responses of the two groups to the treatment. In order to ensure that the difference in the two groups is only caused by the treatment, it is crucial for the control and the treatment groups to have similar statistics. The validity and reliability of trials are determined by the similarity of two groups' statistics. Covariate balancing methods increase the similarity between the distributions of the two groups' covariates. However, often in practice, there are not enough samples to accurately estimate the groups' covariate distributions. In this paper, we empirically show that covariate balancing with the standardized means difference covariate balancing measure is susceptible to adversarial treatment assignments in limited population sizes. Adversarial treatment assignments are those admitted by the covariate balance measure, but result in large ATE estimation errors. To support this argument, we provide an optimization-based algorithm, namely Adversarial Treatment ASsignment in TREatment Effect Trials (ATASTREET), to find the adversarial treatment assignments for the IHDP-1000 dataset.


翻译:调查治疗有效性的第一步是将人口分为控制和治疗组,然后比较两个组对治疗的平均反应。为了确保这两个组的差别只由治疗造成,对控制和治疗组具有类似的统计至关重要。试验的有效性和可靠性由两个组的相似性决定。共同平衡方法增加了两个组的共变体分布的相似性。然而,在实践中,往往没有足够的样本来准确估计这两个组的共变体分布。在本文件中,我们从经验上表明,与标准手段差异的共变平衡措施的平衡很容易在人口规模有限的对抗性治疗任务中出现。反向治疗任务是被共变平衡措施所接受的那些任务,但导致了巨大的ATE估计错误。为了支持这一论点,我们提供了一种基于优化的算法,即在TREAD效果试验(ATASTEREET)中,以找到IHDP-1100数据集的对抗性治疗任务。

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