Bayesçi Plasebo Testi

Standart bir permütasyon plasebo testi, tedavi atamalarını tekrarlı olarak permüte ederek ve gerçek etkiyi bir p-değeri kullanarak permütasyon dağılımıyla karşılaştırarak bir boş dağılım üretir. Bayesçi versiyon bunun yerine her plasebo senaryosunu tam bir Bayesçi modelle modeller ve nokta tahminleri yerine sonsal dağılımlar verir. Bu, plasebo etkilerinin kendisindeki belirsizliğin ölçülmesine ve gerçek etkinin sonsalı ile karşılaştırılmasına olanak tanır.

Hayır. Sentetik kontrol, DiD veya kesintili zaman serisi gibi mevcut bir nedensel tasarıma eşlik eden bir sağlamlık veya yanlışlama kontrolüdür. Tanımlanan etkinin tesadüfen veya model yapaylıklarından kaynaklanıp kaynaklanamayacağını söyler, ancak birincil nedensel iddia hala orijinal tanımlama stratejisine ve varsayımlarına dayanır.

İyi bir plasebo, tedaviyi gerçek nedensel etkinin sıfır olduğu bilinen bir döneme, birime veya eşiğe atar. Zaman-içi plasebolar için bu, müdahale öncesi bir dönem anlamına gelir; mekan-içi plasebolar için bu, tedavi edilen birime benzer şekilde tedavi edilmemiş birimler anlamına gelir; regresyon süreksizliği için bu, gerçek kesme noktasından uzakta bir eşik anlamına gelir. Senaryo güvenilir olmalıdır – etkinin yokluğu yalnızca varsayılan değil, teorik olarak gerekçelendirilmiş olmalıdır.

İdeal olarak, birincil analizde kullanılan aynı önsel, plasebo çalıştırmasına uygulanır, böylece sonsallardaki herhangi bir fark yalnızca verileri yansıtır, önsel seçimleri değil. Yaygın bir yaklaşım, sıfır merkezli zayıf bilgilendirici bir önseldir (plasebo için boş beklentiyi yansıtır). Alternatif önseller üzerindeki duyarlılık analizleri sağlamlık argümanını güçlendirir.

Plasebo etkisinin sonsal dağılımını (medyan ve güven aralığı), gerçek etkinin sonsal dağılımını ve gerçek etkinin plasebo etkisini aştığı sonsal olasılığı raporlayın. Her iki sonsalın görsel bir üst üste bindirilmesi şiddetle tavsiye edilir. Bunu tek bir ikili geçme/kalma ifadesine indirgemekten kaçının.