Equilíbrio de Covariáveis em Estudos Comparativos Simples, Estratificados e Agrupados

Em experimentos randomized, os grupos de tratamento e controle devem ser aproximadamente iguais—balanceados—em suas distribuições de variáveis de pré-tratamento. Mas quão próximos devem ser? Comparações descritivas podem ser pareadas de forma significativa com testes de significância? Se sim, deve haver vários desses testes, um para cada variável de pré-tratamento, ou deve haver um único teste omnibus? Esse teste poderia ser projetado para fornecer p-values facilmente computáveis que sejam confiáveis em amostras de tamanho moderado, ou seriam necessárias simulações para uma calibração confiável? Quais novas preocupações são introduzidas pela atribuição aleatória de clusters? Quais testes de equilíbrio seriam ideais? Para abordar essas questões, a inferência de randomização de Fisher é aplicada à questão do equilíbrio. Sua aplicação sugere a reversão de conclusões publicadas sobre dois estudos, um clínico e o outro um experimento de campo em participação política.