Одно из мест, где я видел это, - дискуссии об использовании анализа «намерение лечить» в сравнении с анализом, который пытается понять «эффективность» лечения в экспериментах с несовершенным соответствием. Смотрите статью в Википедии о «намерении лечить» ( ссылка ), которая включает в себя несколько ссылок.
В обычном рандомизированном контрольном исследовании с несоответствием намерение лечить оценку исследует только разницу между назначенными лечением и контролем. Однако несоблюдение означает, что некоторые люди, которым было назначено лечение, фактически не принимали его, а некоторые, назначенные в контрольную группу, могли фактически получить лечение. Если это так, то намерение лечить оценку может занижать средний эффект лечения, который был бы достигнут, если бы все члены исследуемой группы населения фактически принимали лечение.
При наличии такого рода несоответствия аналитик должен принять решение. Она может решить просто выполнить намерение лечить анализ, объяснив это тем, что в реальном мире мы не можем контролировать соблюдение, и поэтому намерение лечить анализ является более «реалистичным» как оценка того, что произойдет, если это лечение будет одобрено. для клинического использования. Я видел, что это называется анализом эффективности лечения. Или она может использовать какой-то метод корректировки, чтобы попытаться понять, чем люди, которые на самом деле взялись за лечение, отличаются от тех, кто этого не делал. Она могла бы оправдать это, сказав, что нам действительно интересно знать биологическую (в случае медицинских испытаний) «эффективность» лечения, и для этого,
Вопрос для анализа биологической эффективности заключается в том, какой «метод корректировки» является действительным? Современное состояние техники, как я понимаю, заключается в том, чтобы рассматривать эксперимент с несоответствием как проблему инструментальных переменных, например, Angrist, Imbens and Rubin (1996) ( gated link ), или, в более общем плане, рассматривать проблему с точки зрения «Принцип стратификации», а-ля Франгакис и Рубин (2002) ( gated link). Таким образом, рандомизация служит инструментом, который непараметрически идентифицирует эффекты «эффективности», по крайней мере, для определенных подгрупп населения, а именно для тех, кто будет соответствовать назначению лечения или контроля. Помимо этого, можно было бы наложить более строгую модель для выявления эффектов эффективности, но затем можно задаться вопросом, почему вы вообще удосужились провести рандомизированный эксперимент?