Tratamiento multivalor

En estadística, en particular en el diseño de experimentos , un tratamiento multivalor es un tratamiento que puede tomar más de dos valores. Está relacionado con el modelo de dosis-respuesta en la literatura médica.

En términos generales, los niveles de tratamiento pueden ser finitos o infinitos, así como ordinales o cardinales, lo que conduce a una gran colección de posibles efectos del tratamiento que deben estudiarse en las aplicaciones. ^[1] Un ejemplo es el efecto de diferentes niveles de participación en el programa (por ejemplo, tiempo completo y tiempo parcial) en un programa de capacitación laboral. ^[2]

Suponga que existe una colección finita de estados de tratamiento de valores múltiples con J algún número entero fijo. Como en el marco de resultados potenciales, denota la colección de resultados potenciales bajo el tratamiento J , y denota el resultado observado y es un indicador que es igual a 1 cuando el tratamiento es igual a j y 0 cuando no es igual a j , lo que lleva a un problema fundamental de inferencia causal . ^[3] Heckman y Vytlacil han discutido ampliamente un marco general que analiza los modelos de elección ordenada en términos de efectos de tratamiento marginal y efectos de tratamiento promedio. ^[4] ${\ Displaystyle T = \ {0,1,2, \ ldots, J, \}}$ ${\ Displaystyle Y (j) \ subconjunto R}$ ${\ Displaystyle Y = \ textstyle \ sum _ {j = 0} ^ {J} \ Displaystyle D_ {j} Y (j)}$ ${\ Displaystyle D_ {j}}$

El trabajo reciente en la literatura sobre econometría y estadística se ha centrado en la estimación y la inferencia de tratamientos multivalor y condiciones de ignorabilidad para identificar los efectos del tratamiento. En el contexto de la evaluación de programas, el puntaje de propensión se ha generalizado para permitir tratamientos con valores múltiples, ^[5] mientras que otros trabajos también se han centrado en el papel del supuesto de independencia media condicional. ^[6] Otro trabajo reciente se ha centrado más en las propiedades muestrales grandes de un estimador del efecto de tratamiento medio marginal condicionado a un nivel de tratamiento en el contexto de un modelo de diferencias en diferencias, ^[7] y en la estimación eficiente de múltiples -Efectos del tratamiento valorados en un marco semiparamétrico. ^[8]