文件名称：减少在线市场定价实验中的干扰偏差-研究论文
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更新时间：2024-06-09 13:57:09
Design of experiments Electronic markets
在线市场设计人员经常运行A / B测试，以衡量建议的产品变更的影响。 但是，考虑到市场之间存在内在联系，通过伯努利随机实验获得的总平均治疗效果估计值通常会因违反稳定的单位治疗值假设而产生偏差。 这对于影响卖方的战略选择，影响买方对他们的对价集中的项目的偏好或完全改变买方的对价集的实验而言尤其成问题。 在这项工作中，我们通过使用观测数据创建相似列表的集群，然后使用这些集群进行集群随机现场实验，来测量并减少由于在线市场实验中的干扰而引起的偏差。 我们通过进行一项对以下两个实验设计进行随机化的元实验，来提供因干扰导致的偏差幅度的下限：一个是随机的伯努利，一个是随机的群。 在这两个元实验部门中，治疗卖方与控制卖方所受的平台费用政策不同，从而导致买方的价格不同。 通过对两个元实验组进行联合分析，我们发现两种设计获得的总平均治疗效果估算值之间存在较大的统计差异，并且估计伯努利随机化的治疗效果估算值中有32.60％是由于干扰偏差。 我们还发现微弱的证据表明，干扰偏倚的程度和/或方向取决于市场受供应或需求限制的程度，并分析第二个元实验以强调当治疗干预需要意图时检测干扰偏倚的难度。到治疗分析。