Um lugar em que eu vi isso surgir é nas discussões sobre o uso da análise "intenção de tratar" versus uma análise que tenta obter a "eficácia" de um tratamento em experimentos com conformidade imperfeita. Veja o artigo da Wikipedia sobre "intenção de tratar" ( link ), que inclui algumas referências.
Em um estudo de controle randomizado comum com não conformidade, a intenção de tratar a estimativa examina apenas a diferença entre as designadas para tratamento e controle. No entanto, o descumprimento significa que algumas pessoas que foram designadas para o tratamento podem não ter feito o tratamento, e outras designadas para pertencer ao grupo de controle podem realmente ter recebido o tratamento. Nesse caso, a intenção de tratar a estimativa pode subestimar o efeito médio do tratamento que seria obtido se todos os membros da população estudada realmente adotassem o tratamento.
Quando esse tipo de não conformidade está presente, o analista tem uma decisão a tomar. Ela poderia decidir simplesmente fazer a intenção de tratar a análise, justificando-a dizendo que no mundo real não podemos controlar a conformidade e, portanto, a intenção de tratar a análise é mais "realista" como uma estimativa do que aconteceria se esse tratamento fosse aprovado. para uso clínico. Eu já vi isso referido como uma análise da "eficácia" de um tratamento. Ou ela pode usar algum tipo de método de ajuste para tentar entender como as pessoas que realmente adotaram o tratamento diferiram daquelas que não o fizeram. Ela poderia justificar isso dizendo que o que realmente estamos interessados em conhecer é a "eficácia" biológica (no caso de um ensaio médico) do tratamento e, para isso,
A questão para uma análise da eficácia biológica é: que "tipo de método de ajuste" é válido? O estado da arte atual, como eu entendo, é visualizar um experimento com a não conformidade como um problema de variáveis instrumentais, a la Angrist, Imbens e Rubin (1996) ( gated link ), ou, de maneira mais geral, visualizar o problema em termos de "estratificação de princípios", à la Frangakis e Rubin (2002) ( gated link) Como tal, a randomização serve como um instrumento que identifica de forma não paramétrica os efeitos de "eficácia" para pelo menos determinadas subpopulações - ou seja, aqueles que cumpririam seu tratamento ou atribuição de controle. Além disso, pode-se impor um modelo mais rigoroso para identificar efeitos de eficácia, mas então pode-se perguntar: por que você se deu ao trabalho de fazer um experimento aleatório em primeiro lugar?