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Tabelle Abbildung 1 Aus der Forschung

Das synthetische Expositionsregister für Interferenz

Bevor ein Einheiteneffekt gelesen wird, muss feststehen, ob die Zuweisung einer anderen Einheit in das Ergebnis gelangen kann und welches Estimand zur Expositionsstruktur passt.

IDEinheit und GruppeEigene ZuweisungZuweisung anderer EinheitenExpositionsregelErgebnisfensterEstimand
I-01Konto A in Buying Group G1BehandeltKeine andere BehandlungEigene Nachricht zugestellt; keine Gruppenexposition14 TageDirekter Effekt
I-02Konto B in Buying Group G1UnbehandeltKonto A behandeltGemeinsame Entscheider erhalten Nachricht14 TageIndirekter Effekt
I-03Konto C in Gebiet T1BehandeltNachbarkonten behandeltGebietsintensität über erklärter Schwelle30 TageGesamteffekt
I-04Konto D in Gebiet T2UnbehandeltKeine NachbarbehandlungKeine Expositionsbedingung erfüllt30 TageVergleich unter dem Design
I-05Mitglied E in Cluster K1UnbehandeltCluster K1 behandeltClusterzuweisung definiert Exposition60 TagePopulationsweiter Effekt unter Clusterzuweisung
I-06Konto F in Netzwerk N1BehandeltEin verbundener Knoten behandeltEin-Hop-Exposition; Linkzeit erfasst21 TageDirekter Effekt bei erklärter Exposition

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Referenz & Evidenz

Quelle: Synthetisches Register des Autors auf Grundlage von Hudgens und Halloran (2008). Zuweisungen, Expositionsregeln, Fenster und Estimands sind illustrativ; kein kommerzielles Ergebnis wird dargestellt.

Jede Zeile ist eine geprüfte Aussage aus dem Prüfregister des Journals, beim Build aus dem Register aufgelöst. Das Register wird auf Englisch geführt.

  • A "a fundamental assumption usually made in causal inference is that of no interference between individuals or units that is the potential outcomes of one individual are assumed to be unaffected by the treatment assignment of other individuals" Hudgens & Halloran. (2008). Toward Causal Inference With Interference captured 2026-09-06 · HH08-C1
  • A "we propose estimands for direct indirect total and overall causal effects of treatment strategies in this setting", with relations among them established Hudgens & Halloran. (2008). Toward Causal Inference With Interference captured 2026-09-06 · HH08-C3
  • A The estimand follows the design: the paper considers "a population of groups of individuals where interference is possible between individuals within the same group" and proposes estimands for that setting Hudgens & Halloran. (2008). Toward Causal Inference With Interference captured 2026-09-06 · HH08-C4
  • A Interference changes what the outcomes ARE, not merely their direction: "the potential outcomes of one individual are assumed to be unaffected by the treatment assignment of other individuals", and where that fails the comparisons must be respecified Hudgens & Halloran. (2008). Toward Causal Inference With Interference captured 2026-09-06 · HH08-C6
  • B Interference is a situation in which one unit's outcome depends on another unit's treatment or exposure under the declared window Author framework grounded in HH08-C1 and HH08-C2 · R11-OWN-C1
  • B An exposure mapping translates own and other-unit assignments into the exposure condition used by the estimand Author framework grounded in HH08-C3 and HH08-C4 · R11-OWN-C2
  • B The six-row exposure ledger must preserve unit, own assignment, other-unit assignment, exposure rule, outcome window, and estimand Author operating framework · R11-OWN-C5
  • B The illustrative ledger contains no campaign, customer, territory, or network outcome data Author synthetic object · R11-OWN-C8

Prüfgrade: A, gegen die gedruckte Seite der Primärquelle geprüft · B, Primärquelle, nur Textebene · C, belastbare Sekundärquelle · D, berichtet.

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