Un punto in cui l'ho visto emergere è nelle discussioni sull'uso dell'analisi "intenzione di trattare" rispetto a un'analisi che cerca di ottenere "l'efficacia" di un trattamento in esperimenti con conformità imperfetta. Vedi l'articolo di Wikipedia su "intenzione di trattare" ( link ), che include alcuni riferimenti.
In una sperimentazione di controllo randomizzata ordinaria con non conformità, l'intenzione di trattare la stima esamina solo la differenza tra quelle assegnate al trattamento e al controllo. Tuttavia, la non conformità significa che alcune persone a cui è stato assegnato il trattamento potrebbero non averlo effettivamente assunto e che alcuni assegnati al gruppo di controllo potrebbero aver effettivamente ricevuto il trattamento. In tal caso, l'intenzione di trattare la stima può sottovalutare l'effetto medio del trattamento che si otterrebbe se tutti i membri della popolazione studiata prendessero effettivamente il trattamento.
Quando è presente questo tipo di non conformità, l'analista deve prendere una decisione. Poteva decidere di fare semplicemente l'intenzione di trattare l'analisi, giustificandola affermando che nel mondo reale non possiamo controllare la conformità e quindi l'intenzione di trattare l'analisi è più "realistica" come stima di ciò che accadrebbe se questo trattamento venisse approvato per uso clinico. Ho visto questo indicato come un'analisi dell '"efficacia" di un trattamento. Oppure, potrebbe usare una sorta di metodo di aggiustamento per cercare di capire come le persone che hanno iniziato il trattamento differivano da quelle che non lo facevano. Potrebbe giustificarlo affermando che ciò che ci interessa davvero conoscere è l'efficacia biologica (nel caso di una sperimentazione medica) del trattamento, e per farlo,
Il problema per un'analisi dell'efficacia biologica è: quale "tipo di metodo di aggiustamento" è valido? Lo stato dell'arte attuale, a quanto ho capito, è vedere un esperimento di non conformità come un problema di variabili strumentali, a la Angrist, Imbens e Rubin (1996) ( gated link ), o, più in generale, per vedere il problema in termini di "Principio stratificazione", a la Frangakis e Rubin (2002) ( gated link). In quanto tale, la randomizzazione funge da strumento che identifica in modo non parametrico gli effetti di "efficacia" per almeno alcune sottopopolazioni, vale a dire coloro che rispetterebbero il loro trattamento o incarico di controllo. Oltre a ciò, si potrebbe imporre un modello più rigoroso per identificare gli effetti di efficacia, ma poi ci si potrebbe chiedere, perché ti sei preso la briga di fare un esperimento randomizzato in primo luogo?