Measuring the effect of peers on individual outcomes is a challenging problem, in part because individuals often select peers who are similar in both observable and unobservable ways. Group formation experiments avoid this problem by randomly assigning individuals to groups and observing their responses; for example, do first-year students have better grades when they are randomly assigned roommates who have stronger academic backgrounds? Standard approaches for analyzing these experiments, however, are heavily model-dependent and generally fail to exploit the randomized design. In this paper, we extend methods from randomization-based testing under interference to group formation experiments. The proposed tests are justified by the randomization itself, require relatively few assumptions, and are exact in finite samples. First, we develop procedures that yield valid tests for arbitrary group formation designs. Second, we derive sufficient conditions on the design such that the randomization test can be implemented via simple random permutations. We apply this approach to two recent group formation experiments and implement the proposed method in the new RGroupFormation R package.


翻译:衡量同龄人对个人结果的影响是一个具有挑战性的问题,部分原因是个人往往选择在可观察和不可观察方式上都相似的同龄人。集体形成实验通过随机将个人分配到团体并观察其反应来避免这一问题;例如,当第一年的学生是随机分配到具有较强学术背景的室友时,他们的成绩是否更好?然而,分析这些实验的标准方法严重依赖模型,而且一般无法利用随机设计。在本文中,我们将干预下的随机化测试方法推广到团体形成实验。提议的测试有随机化本身的正当理由,需要相对较少的假设,并且精确地体现在有限的样本中。首先,我们制定程序,为任意的团体形成设计产生有效的测试。第二,我们从设计中获取足够的条件,以便随机化测试能够通过简单的随机互换方式进行。我们将这一方法应用于最近两个集体形成实验,并在新的RGroupForation R软件包中实施拟议的方法。

0
下载
关闭预览

相关内容

Group一直是研究计算机支持的合作工作、人机交互、计算机支持的协作学习和社会技术研究的主要场所。该会议将社会科学、计算机科学、工程、设计、价值观以及其他与小组工作相关的多个不同主题的工作结合起来,并进行了广泛的概念化。官网链接:https://group.acm.org/conferences/group20/
专知会员服务
41+阅读 · 2021年4月2日
专知会员服务
112+阅读 · 2021年3月23日
专知会员服务
42+阅读 · 2020年12月18日
专知会员服务
39+阅读 · 2020年9月6日
【硬核书】群论,Group Theory,135页pdf
专知会员服务
125+阅读 · 2020年6月25日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
246+阅读 · 2020年4月19日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
59+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
已删除
将门创投
11+阅读 · 2019年8月13日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
计算机 | CCF推荐期刊专刊信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年4月10日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
动物脑的好奇心和强化学习的好奇心
CreateAMind
10+阅读 · 2019年1月26日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
美国化学会 (ACS) 北京代表处招聘
知社学术圈
11+阅读 · 2018年9月4日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Arxiv
0+阅读 · 2021年4月16日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
41+阅读 · 2021年4月2日
专知会员服务
112+阅读 · 2021年3月23日
专知会员服务
42+阅读 · 2020年12月18日
专知会员服务
39+阅读 · 2020年9月6日
【硬核书】群论,Group Theory,135页pdf
专知会员服务
125+阅读 · 2020年6月25日
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
246+阅读 · 2020年4月19日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
59+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
已删除
将门创投
11+阅读 · 2019年8月13日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
计算机 | CCF推荐期刊专刊信息5条
Call4Papers
3+阅读 · 2019年4月10日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
动物脑的好奇心和强化学习的好奇心
CreateAMind
10+阅读 · 2019年1月26日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
美国化学会 (ACS) 北京代表处招聘
知社学术圈
11+阅读 · 2018年9月4日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员