속성 보고자 효과를 위한 최악 사례 무작위 검정

1. 서론 및 연구 동기 표본 속성(attrition) 문제는 실험에서 흔히 발생하며, 특히 치료군과 대조군에서 보고율이 다를 경우 선택 편향을 초래한다. Lee(2009)의 단조성 가정은 이러한 문제를 완화시키지만, 기존 방법은 주로 평균 효과의 상한·하한을 제공하거나, 결과가 이산형일 때만 정확한 추정이 가능했다. 또한, 기존의 무작위 추론(randomization inference) 접근법은 항상 보고자(Always‑Reporter)라는 잠재적 집단이 관측되지 않아 적용하기 어려웠다. 본 논문은 이러한 한계를 극복하고, 항상 보고자에 대한 평균 처리 효과(AR‑ATE)를 무작위 배정 기반으로 직접 검정하는 방법을 제시한다. 2. 모델 설정 및 가정 - n명의 단위가 완전 무작위 배정(CR)으로 n₁명을 치료군에 할당한다. - 잠재적 결과 y_i(d)와 잠재적 보고 상태 r_i(d) (d∈{0,1})를 고정된 비확률적 파라미터로 가정한다. - 단조성 가정: r_i(1) ≥ r_i(0) ∀i (보고 누락이 치료에만 부정적인 방향으로 작용). - 이 가정 하에 단위는 세 가지 잠재적 보고 계층(Always‑Reporter, If‑Reporter, Never‑Reporter) 중 하나에 속한다. 3. 관심 매개변수와 영가설 - 관심 매개변수는 Always‑Reporter 집단의 평균 처리 효과 τ_A = (1/|A|)∑_{i∈A}