In the completely randomized experiment, the variances of treatment effect estimators in the finite population are usually not identifiable and hence not estimable. Although some estimable bounds of the variances have been established in the literature, few of them are derived in the presence of covariates. In this paper, the difference-in-means estimator and the Wald estimator are considered in the completely randomized experiment with perfect compliance and noncompliance, respectively. Sharp bounds for the variances of these two estimators are established when covariates are available. Furthermore, consistent estimators for such bounds are obtained, which can be used to shorten the confidence intervals and improve power of tests. Simulations were conducted to evaluate the proposed methods. The proposed methods are also illustrated with two real data analyses.


翻译:在完全随机的实验中,有限人口中的治疗效果估计值差异通常无法识别,因此无法估计,尽管文献中已经确定了这些差异的一些可估量的界限,但其中很少有共同变数,在本文中,在完全随机的实验中分别考虑了“平均估计值”和“Wald估计值”的差异,在完全合规和不合规的完全随机的实验中,分别考虑了“平均估计值”和“Wald估计值”的差异。在具备共同变数时,确定了这两个估计值差异的精确界限。此外,还获得了这些界限的一致估计值,可以用来缩短信任期,提高测试能力;进行了模拟,以评价拟议方法;还用两个真实的数据分析来说明拟议方法。

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