Diseño Experimental Adaptativo Usando el Puntaje de Propensión

Muchos experimentos sociales se realizan en múltiples oleadas o replican experimentos sociales anteriores. En principio, el diseño de muestreo se puede modificar en etapas posteriores o replicaciones para permitir una estimación más eficiente de los efectos causales. Consideramos el diseño de un experimento de dos etapas para estimar un efecto promedio del tratamiento cuando la información sobre covariables está disponible para los sujetos experimentales. Utilizamos datos de la primera etapa para elegir una regla de asignación de tratamiento condicional para las unidades en la segunda etapa del experimento. Esto equivale a elegir el puntaje de propensión, la probabilidad condicional de tratamiento dada las covariables. Proponemos seleccionar el puntaje de propensión para minimizar el límite de varianza asintótica para estimar el efecto promedio del tratamiento. Nuestro procedimiento se puede implementar de manera simple utilizando software estadístico estándar y tiene propiedades atractivas en muestras grandes.