Designing Randomized Experiments to Predict Unit-Specific Treatment Effects
Notice bibliographique
Résumé
When evaluating a program or policy, a randomized experiment is typically designed to test a single confirmatory hypothesis about the average treatment effect, although subgroup and moderator effects may also be explored. The resulting average treatment effect estimate is then reported in research clearinghouses and used to inform policy and practice decisions for units not in the study. This use suggests that the purpose of these randomized trials is not only the testing of hypotheses, but rather the prediction of treatment effects for a broad set of units in a population. In this paper, we consider the optimal design of a randomized experiment focused on the prediction of unit-specific effects. We consider how different sampling processes and models affect the mean squared error of these predictions. The results indicate, for example, that problems of generalizability – differences between study samples and target populations – can greatly increase prediction error. We also identify the conditions under which the best unit-specific treatment effect is the average treatment effect estimate. Throughout, we use simple regression models to connect the predictive and hypothesis testing literatures and to provide implications for the design of randomized experiments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,265 | 0,530 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».