In this paper we revisit some common recommendations regarding the analysis of matched-pair and stratified experimental designs in the presence of attrition. Our main objective is to clarify a number of well-known claims about the practice of dropping pairs with an attrited unit when analyzing matched-pair designs. Contradictory advice appears in the literature about whether or not dropping pairs is beneficial or harmful, and stratifying into larger groups has been recommended as a resolution to the issue. To address these claims, we derive the estimands obtained from the difference-in-means estimator in a matched-pair design both when the observations from pairs with an attrited unit are retained and when they are dropped. We find limited evidence to support the claims that dropping pairs is beneficial, other than in potentially helping recover a convex weighted average of conditional average treatment effects. We then repeat the same exercise for stratified designs by studying the estimands obtained from a regression of outcomes on treatment with and without strata fixed effects. We do not find compelling evidence to support the claims that stratified designs should be preferred to matched-pair designs in the presence of attrition.


翻译:在本文中,我们重新审视了有关在自然减员的情况下分析匹配和分层实验设计的一些共同建议。我们的主要目标是在分析匹配和分层实验设计时,澄清一些众所周知的关于用微小单元丢掉配对的做法的主张。文献中出现了关于投下配对是否有益或有害的矛盾意见,作为解决问题的一项决议,建议分为较大的组别。为了解决这些主张,我们在配对式设计中选取了从差异中估量得出的估计值,在保留有微小单元的对配方的观察和丢弃时都是如此。我们找到的有限证据来支持关于投下配对是有益的主张,除了可能有助于恢复有条件平均治疗效果的曲线加权平均值之外,还可能帮助恢复一个螺旋线的加权平均数。我们接着通过研究从治疗结果的倒退和没有层次固定效果的结果中获得的估量值来重复同样的标准设计。我们没有找到令人信服的证据来支持这种主张,即分层设计应该倾向于在出现自然减耗损时采用匹配的设计。

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