决策单调性在选择偏差中的应用

1/1决策单调性在选择偏差中的应用第一部分决策单调性的定义 2第二部分选择偏差对决策单调性的影响 3第三部分利用决策单调性校正选择偏差 5第四部分单调性假设的局限性 7第五部分决策单调性在选择偏差中的应用案例 9第六部分决策单调性在选择偏差中应用的条件 13第七部分决策单调性在选择偏差中应用的局限 15第八部分决策单调性在选择偏差中应用的展望 17

第一部分决策单调性的定义决策单调性

决策单调性是一个经济学概念，描述了当一个决策变量（例如，某个特征或输入）增加时，决策（例如，选择一个特定选项）的概率如何变化。它在选择偏差的背景下尤为重要，因为选择偏差可能导致决策变量与结果变量之间的关系存在偏见。

定义

决策单调性通常被定义为：

*单调增加：随着决策变量的增加，决策概率也增加。

*单调减少：随着决策变量的增加，决策概率也减少。

更正式地说，决策函数f(x)对于决策变量x在区间[a,b]上单调增加，当且仅当对于任何x1和x2，其中a≤x1<x2≤b，我们有：

```

f(x1)<f(x2)

```

类似地，决策函数f(x)对于决策变量x在区间[a,b]上单调减少，当且仅当对于任何x1和x2，其中a≤x1<x2≤b，我们有：

```

f(x1)>f(x2)

```

含义

决策单调性表明，随着决策变量增加，决策结果的概率会以可预测的方式变化。这对于理解和校正选择偏差至关重要，因为选择偏差可能导致决策变量与结果变量之间的关系不准确。

例如，假设我们在研究教育水平与收入之间的关系。如果我们只观察具有大学学位的个体，则我们的样本可能会对高收入者产生偏见，因为具有大学学位的个体更有可能获得高收入。在这种情况下，如果教育水平与收入之间的关系是单调增加的，那么我们可能会高估教育对收入的影响。

理解决策单调性有助于我们识别和调整选择偏差，从而得出更准确的结论。第二部分选择偏差对决策单调性的影响选择偏差对决策单调性的影响

决策单调性是指个体在面对一系列选择时，其偏好关系保持不变。然而，选择偏差的存在会破坏决策单调性，导致违背理性决策原则的行为。

什么是选择偏差？

选择偏差是指研究者或决策者在收集或选择数据时存在系统性偏差，导致样本或数据不能代表目标总体。当个体被排除在研究或决策之外，或者其偏好被错误地权衡时，就会出现选择偏差。

选择偏差的影响

反向选择效应：

当个体对较高成本或风险的选择表现出较高的偏好时，就会出现反向选择效应。例如，在健康保险市场中，选择购买昂贵且全面保险的人群往往比一般人群的健康状况更差。这会导致保险公司对高风险人群进行过高定价，而对低风险人群进行过低定价，从而破坏决策单调性。

正向选择效应：

当个体对较低成本或风险的选择表现出较高的偏好时，就会出现正向选择效应。例如，在教育领域，选择进入精英学校的学生往往比一般人群的能力更强。这会导致学校对高能力学生进行过低定价，而对低能力学生进行过高定价，从而再次破坏决策单调性。

选择偏差与决策单调性

选择偏差会破坏决策单调性，因为它会扰乱决策者的偏好次序。例如，如果研究者在收集有关消费者偏好数据时错失了某些人群，那么决策者的偏好可能会基于不准确或有偏见的样本，从而导致非理性的决策。

解决选择偏差

为了解决选择偏差对决策单调性的影响，研究者和决策者需要采取措施，以确保数据和样本的代表性。这些措施包括：

*扩大样本规模：增加样本规模可以降低选择偏差的可能性。

*使用随机抽样：随机抽样可以确保样本代表目标总体。

*控制混杂因素：控制潜在的混杂因素，如年龄、性别和收入，可以帮助减少选择偏差。

*使用权重和校正：对样本数据进行权重和校正可以帮助弥补选择偏差的影响。

例证

一项研究调查了选择偏差对医疗保健决策单调性的影响。研究发现，当研究者排除健康状况较差的个体时，决策者对低成本和低风险治疗方案的偏好会增加。这表明选择偏差会导致反向选择效应，从而破坏决策单调性。

结论

选择偏差是一个严重的威胁，会破坏决策单调性并导致非理性的决策。研究者和决策者需要采取措施来解决选择偏差，以确保数据和样本的代表性，并维持决策单调性。通过了解和解决选择偏差对决策单调性的影响，可以提高决策的质量和公平性。第三部分利用决策单调性校正选择偏差利用决策单调性校正选择偏差

在观察性研究中，选择偏差是一种常见的偏倚，它发生在研究参与者并非随机选择时。这会导致样本与总体不同，从而导致对研究结果的偏差。

决策单调性是一种假设，它指出个体对处理或干预的反应随着处理水平的增加而增加或减少。这种假设可以用在选择偏差的校正中。

决策单调性在校正选择偏差中的应用

当决策单调性假设成立时，可以使用以下方法来校正选择偏差：

1.逆概率加权（IPW）：

IPW是一种加权方法，它使用逆倾向得分对观察值进行加权。倾向得分是参与者接受处理或干预的概率。通过对观察值按逆倾向得分加权，我们可以抵消选择偏差的影响。

2.截断调整：

截断调整是一种限制分析范围的方法，它将参与者限制在处理水平的特定范围内。通过排除那些处理水平不满足假设的参与者，我们可以减少选择偏差的影响。

3.敏感性分析：

敏感性分析涉及改变决策单调性假设的强度，并检查对结果的影响。通过执行一系列敏感性分析，我们可以评估决策单调性假设的鲁棒性和选择偏差对结果的影响。

举例

考虑一项研究，旨在评估两种药物A和B对高血压患者血压的影响。该研究中，某些患者由于副作用而从研究中退出。

假设我们怀疑退出是因为副作用更严重。在这种情况下，我们可以利用决策单调性来校正选择偏差。具体方法如下：

*计算患者退出研究的倾向得分。

*使用IPW或截断调整对观察值进行加权或限制。

*评估决策单调性假设的鲁棒性，并进行敏感性分析。

通过这些步骤，我们可以减少选择偏差的影响，并获得更准确的血压影响估计值。

优点和局限性

优点：

*在决策单调性假设成立时，非常有效

*相对容易实施

*可用于各种研究设计

局限性：

*依赖于决策单调性假设的有效性

*可能导致样本量减少

*可能无法完全消除选择偏差

结论

利用决策单调性校正选择偏差是一种强大的方法，可以提高观察性研究的有效性。通过应用IPW、截断调整或敏感性分析，我们可以减轻选择偏差的影响，并获得更准确的处理效应估计值。然而，重要的是要仔细检查决策单调性假设，并评估其对结果的影响，以确保所得结论的有效性。第四部分单调性假设的局限性单调性假设的局限性

决策单调性是一种假设，认为当选择概率增加时，特定结果的发生概率也会增加。虽然该假设在选择偏差分析中经常受到重视，但它却存在着一些局限性。

#单调性假设的局限性列表：

1.非线性关系：

单调性假设假设选择概率和结果概率之间的关系是线性的。然而，在某些情况下，这种关系可能是非线性的，这意味着选择概率的增加并不会导致结果概率的单调增加。

2.隐藏变量：

单调性假设没有考虑可能影响结果概率的隐藏变量。例如，在选择偏差分析中，研究人员可能无法控制影响个体选择概率和结果概率的潜在混杂因素。

3.观察性研究：

单调性假设通常适用于观察性研究，其中研究人员无法控制选择过程。在这些情况下，无法确保不存在选择偏差，并且单调性假设可能会受到质疑。

4.罕见事件：

当所研究的结果是罕见的事件时，单调性假设的适用性可能会受到限制。在这些情况下，即使不存在选择偏差，选择概率的微小变化也可能对结果概率产生显著影响。

5.依赖于比较组：

单调性假设的有效性取决于所选择的比较组。例如，如果比较组本身存在选择偏差，则单调性假设可能会受到损害。

6.反向因果关系：

在某些情况下，选择概率的增加可能是结果概率的后果，而不是原因。例如，如果个体更有可能选择适合其结果概率的治疗方法，则单调性假设可能会被违反。

7.样本量和统计功效：

单调性假设的可靠性取决于样本量和统计功效。当样本量较小或统计功效较低时，可能会难以检测到选择概率和结果概率之间的单调关系。

#解决单调性假设局限性的方法：

为了解决单调性假设的局限性，研究人员可以采取以下方法：

*使用倾向评分匹配或逆概率加权等统计技术来控制潜在的混杂因素。

*在选择偏差的潜在机制上进行敏感性分析。

*利用实验设计来控制选择过程，消除选择偏差。

*在结果概率罕见的情况下，考虑使用替代分析方法，例如泊松回归或负二项式回归。

*谨慎选择比较组，并评估其是否存在选择偏差。

*考虑反向因果关系的可能性，并采取措施来解决它。

*增加样本量或提高统计功效，以增强单调性假设的可靠性。

通过考虑这些局限性和采用适当的方法，研究人员可以增强选择偏差分析中的单调性假设的有效性，并得出更可靠的结论。第五部分决策单调性在选择偏差中的应用案例关键词关键要点选择偏差的类型

1.确认偏差：个体倾向于寻找和解释与现有信念一致的信息，忽略或贬低相反的信息。

2.自我选择偏差：研究中的参与者根据其信念或偏好自愿选择参与，导致样本不具有代表性。

3.存活偏差：在纵向研究中，未存活到研究结束的人口群体被排除在外，可能导致对结果的扭曲。

决策单调性的概念

1.决策单调性：当两个决策之间存在层次关系时，一个决策的改善或恶化将导致对另一个决策的单调改善或恶化。

2.局部单调性：决策单调性在某些条件或限制范围内成立，但在其他情况下可能不成立。

3.全局单调性：决策单调性在所有情况下都成立。

决策单调性在选择偏差中的应用案例

1.医疗保健干预评估：决策单调性可用于评估医疗保健干预的有效性，即使存在选择偏差。

2.问卷调查中的选择偏差：决策单调性可用于调整问卷调查中的选择偏差，例如非应答者偏差。

3.教育政策评估：决策单调性可用于评估教育政策的有效性，即使存在自我选择偏差或存活偏差。

决策单调性在机器学习中的应用

1.分类问题：决策单调性可用于开发单调决策树和支持向量机，提高分类模型的鲁棒性。

2.回归问题：决策单调性可用于开发单调回归模型，生成符合单调性的预测结果。

3.异常检测：决策单调性可用于开发单调异常检测算法，识别异常模式和异常值。

决策单调性的趋势和前沿

1.基于贝叶斯网络的单调推理：使用贝叶斯网络进行单调推理，处理不确定性和不完整性。

2.强化学习中的单调性：在强化学习中应用决策单调性，促进单调策略的学习和探索。

3.因果推断中的单调性：利用决策单调性进行因果推断，增强因果效应的估计和分析。决策单调性在选择偏差中的应用案例

案例一：医疗试验中的选择偏差

在医疗试验中，选择偏差不容忽视，因为它可能导致结果的偏倚和无效。决策单调性可用于识别和校正选择偏差。

*举例：一项研究比较两种癌症治疗方法的疗效。然而，该研究只纳入了那些身体状况良好到足以接受手术的患者。这可能会导致对第一种治疗方法的偏见，因为身体状态差的患者可能被排除在外。

*决策单调性应用：使用决策单调性，我们可以假设，如果患者身体状况越差，接受手术的概率越低。因此，我们可以通过反向预测患者进入研究的概率，根据其身体状况调整结果，以减轻选择偏差。

案例二：经济学中的样本选择偏差

样本选择偏差是指当研究对象的选择取决于被研究的因素时。决策单调性可用于解决这种偏差。

*举例：一项研究调查教育对收入的影响。然而，该研究仅包括那些有工作的人。这可能会导致对教育和收入关系的偏见，因为没有工作的人可能拥有不同的教育水平和收入潜力。

*决策单调性应用：我们可以假设，教育水平越高，获得工作的概率越高。因此，我们可以通过预测个人获得工作的概率，根据其教育水平调整结果，以减轻样本选择偏差。

案例三：社会学中的自我选择偏差

自我选择偏差是指当个人根据自己的喜好或偏好选择参与研究或调查时。决策单调性可用于识别和校正这种偏差。

*举例：一项研究调查吸烟与健康之间的关系。然而，该研究仅包括那些自愿参加的人。这可能会导致对吸烟和健康关系的偏见，因为自愿参加的人可能与不参加的人在健康状况和吸烟习惯方面有所不同。

*决策单调性应用：我们可以假设，人们越愿意参加研究，他们越有可能吸烟。因此，我们可以通过反向预测个人参加研究的概率，根据其吸烟习惯调整结果，以减轻自我选择偏差。

案例四：市场研究中的退出偏差

退出偏差是指当研究参与者在研究过程中退出时。决策单调性可用于减轻这种偏差。

*举例：一项市场调查调查消费者对新产品的偏好。然而，该研究中退出的人可能是那些对新产品不感兴趣的人。这可能会导致对消费者偏好的偏见。

*决策单调性应用：我们可以假设，退出研究的概率与对新产品不感兴趣的概率成正比。因此，我们可以通过反向预测个人退出研究的概率，根据其对新产品的兴趣调整结果，以减轻退出偏差。

案例五：计量经济学中的内生性偏差

内生性偏差是指当研究变量之间存在相互依赖关系时。决策单调性可用于解决这种偏差。

*举例：一项计量经济学研究调查教育对收入的影响。然而，教育和收入可能相互依赖，因为收入高的人更有可能接受更多教育。这可能会导致对教育和收入关系的偏差。

*决策单调性应用：我们可以通过构造一个仪器变量，该仪器变量与教育相关但与收入不相关，来缓解内生性偏差。决策单调性可用于识别此类仪器变量。

结论

决策单调性是一种强大的工具，可用于识别和校正选择偏差，这是研究中常见的统计偏差。通过利用决策单调性，研究人员可以获得更准确和可靠的结论。第六部分决策单调性在选择偏差中应用的条件关键词关键要点主题名称：单调性

1.单调性是指在某个因素增加时，决策变量或行为的概率也会单调增加或减少。

2.决策单调性可用于识别选择偏差，例如在研究中由于某一组观测更容易被抽取而导致偏差。

3.通过检查单调性趋势，可以识别可能存在的选择偏差，从而采取措施减轻或避免其影响。

主题名称：观测依赖

决策单调性在选择偏差中的应用条件

1.决策单调性

决策单调性是指决策者的偏好随着某个变量（例如决策相关信息）的增加或减少而单调变化。这意味着决策者对于决策相关信息的增加或减少有一个严格的偏好顺序。

2.相关信息

决策相关信息是指决策者在做出决策之前考虑的所有信息。选择偏差的产生源于决策者无法获得所有相关信息，只能根据部分信息做出决策。

3.选择偏差

选择偏差指由于决策者无法获得所有相关信息而导致的偏向性决策。当决策者偏好获得特定类型的信息时，就会产生选择偏差。

4.决策单调性在选择偏差中应用的条件

决策单调性在选择偏差中应用的前提条件如下：

*决策单调性存在：决策者对于决策相关信息的增加或减少具有单调偏好。

*相关信息存在选择性：决策者无法获得所有相关信息，只能根据部分信息做出决策。

*选择偏差存在：决策者对特定类型的信息存在偏好，导致决策偏向于获得该类型信息的选项。

*决策单调性和选择性信息的交互作用：决策单调性与选择性信息需要相互作用，从而导致选择偏差。例如，当决策者更喜欢获得积极信息时，而且获得积极信息的途径受到限制，就会产生选择偏差。

5.具体应用场景

决策单调性在选择偏差中应用的具体场景包括：

*医疗保健：患者可能偏好寻找支持自己信念的医疗信息，从而导致选择偏差影响医疗决策。

*金融：投资者可能偏好寻找证实其现有投资决策的信息，从而导致选择偏差影响投资决策。

*市场研究：受访者可能根据调查者的预期回答问题，从而导致选择偏差影响研究结果。

*公共政策：制定政策者可能偏好获得支持其现有政策立场的证据，从而导致选择偏差影响政策决策。

6.缓解措施

为了缓解决策单调性导致的选择偏差，可以采取以下措施：

*增加信息的获取：努力提供决策者所需的全部相关信息，从而减少选择性信息获取的可能性。

*多元化信息来源：鼓励决策者从不同的来源获取信息，以减少偏向特定类型信息的可能性。

*批判性思维：培养决策者批判性思维技能，以便他们识别和评估信息的可靠性和偏见性。

*敏感性分析：在决策过程中考虑决策单调性和选择偏差的潜在影响，并进行敏感性分析以评估不同信息情况下的决策结果。第七部分决策单调性在选择偏差中应用的局限关键词关键要点【选择的局部性】

1.决策单调性假设不考虑选择偏差之外的因素，然而，选择的局部性是指选择过程本身可以影响结果的可观察性。当观察到的数据仅代表目标人群的一个子集时，就会出现这种现象。

2.决策单调性的应用需要考虑选择机制。选择过程的性质可以扭曲观察到的结果，导致偏差估计，例如，如果调查只针对特定人口群体，则结果可能无法概括到整个目标人群。

【因果推断的困难】

决策单调性在选择偏差中的应用局限

尽管决策单调性是一种有用的工具，可以帮助减轻选择偏差，但它也有其局限性：

1.潜在的影响因素众多

决策单调性假设决策者会根据一组有限且已知的因素做出决定。然而，在现实世界中，影响决策的因素可能十分复杂且难以确定。无法考虑所有潜在影响因素可能会导致选择偏差。

2.因果关系难以确定

决策单调性可以表明变量之间存在相关性，但它不能确定因果关系。例如，如果一个群体中收入较高的人更有可能获得健康保险，这并不一定意味着更高的收入导致了更高的保险覆盖率。其他因素，如健康状况或职业，也可能发挥作用。

3.无法控制未观察因素

决策单调性依赖于观察到的数据。然而，可能还有许多未观察到的因素会影响决策。例如，即使决策单调性表明人群中教育程度较高的人更有可能投票支持某个候选人，但无法观察到的因素，例如政治信仰或党派归属，也可能发挥作用。

4.难以应用于非线性决策

决策单调性假设决策者会根据一组因素做出单调的决定。然而，在某些情况下，决策可能是非线性的。例如，如果一个人在收入达到一定水平后开始较少消费，那么决策单调性将无法准确描述这种行为。

5.无法区分选择效应和处理效应

决策单调性可以帮助确定选择效应，其中自愿参与研究或治疗的人与未参与的人不同。然而，决策单调性无法区分选择效应和处理效应，即研究或治疗本身对结果的影响。

6.假设参与者是理性且一致的

决策单调性假设决策者是理性和一致的。然而，人们的决策经常受到认知偏差和情绪的影响。这些因素可能会破坏决策单调性假设的有效性。

7.统计能力有限

在某些情况下，可能没有足够的统计能力来检测决策单调性。这尤其适用于样本量较小或变量之间相关性较弱的情况。

8.计算复杂性

对于复杂的数据集，决策单调性的计算可能是计算密集型的。这可能会限制其在大型研究或处理高维数据时的实用性。

9.适用范围有限

决策单调性仅适用于某些类型的研究设计，例如观察性研究和实验研究。对于研究无法控制自变量或存在反事实问题的研究设计，决策单调性可能不适用。

结论

决策单调性是一种有用的工具，可以帮助减轻选择偏差。然而，它有其局限性，包括无法控制未观察到的因素、难以应用于非线性决策以及仅适用于某些类型的研究设计。在使用决策单调性时，必须注意这些局限性，并考虑它们对研究结果的潜在影响。第八部分决策单调性在选择偏差中应用的展望关键词关键要点自适应选择

1.探索开发算法，根据实时观察到的数据调整选择策略，以最大程度地减少选择偏差。

2.利用机器学习和强化学习技术，设计算法在复杂和动态环境中自适应地识别和纠正选择偏差。

因果推理

1.利用因果推理方法，识别选择偏差的根本原因，并确定可干预的因素以减轻其影响。

2.应用倾向得分匹配、工具变量和贝叶斯网络等技术，估计选择偏差的效果并调整观测结果。

合成数据

1.生成与真实数据具有类似分布的合成数据，以模拟选择偏见的潜在影响。

2.利用生成对抗网络和其他合成数据生成方法，创建代表性数据，用于训练和评估鲁棒的决策模型。

鲁棒统计

1.开发对选择偏差鲁棒的统计方法，例如最大似然估计、最小二乘法和假设检验。

2.引入稳健性和可变性检验，以识别和处理选择偏差的影响。

在线学习

1.设计在线学习算法，随着新数据的可用性不断更新模型和选择策略。

2.利用流式数据分析和增量学习技术，在动态环境中有效地处理选择偏差。

伦理考量

1.探讨选择偏差的伦理影响，包括公平性、透明度和问责制。

2.建立准则和最佳实践，确保决策单调性在选择偏差中应用的公平和负责任。决策单调性在选择偏差中的应用的展望

决策单调性在选择偏差中的一大应用前景在于因果推断。选择偏差是一个常见的统计学问题，它会导致观察到的结果不能代表总体。决策单调性可以帮助纠正选择偏差，从而使因果关系的推断更加准确。

具体而言，当变量之间存在决策单调性时，可以通过观察选择变量对结果变量的影响来推断因果关系。例如，如果某个研究试图评估教育对收入的影响，但数据仅包括拥有大学学历的人，那么选择偏差就会产生。然而，如果教育和收入之间存在决策单调性（即教育水平越高的人收入也越高），则即使数据仅包括拥有大学学历的人，我们仍可以推断出教育对收入具有因果影响。

除了因果推断外，决策单调性在选择偏差中还具有以下应用前景：

缺失数据处理：决策单调性可以帮助处理缺失数据。当数据中缺失值存在选择性的模式时，传统的缺失数据处理方法可能会导致偏差。决策单调性可以识别缺失值模式，并用于纠正选择偏差。

仪器变量法：决策单调性可以作为仪器变量法中的一个工具。仪器变量法是一种因果推断方法，它利用与结果变量相关的其他变量（称为工具变量）来纠正选择偏差。决策单调性可以通过识别合适的工具变量来提高仪器变量法的有效性。

政策评估：决策单调性可以用于评估政策的影响。当政策的实施存在选择性时，传统的政策评估方法可能会导致偏差。决策单调性可以帮助纠正选择偏差，从而使政策评估更加准确。

未来研究方向：

未来，决策单调性在选择偏差中应用的研究方向包括：

*决策单调性识别方法的进一步开发和完善

*决策单调性对选择偏差纠正效果的评估和比较

*决策单调性在实际应用中的普及和推广

*决策单调性与其他选择偏差纠正方法的结合应用

综上所述，决策单调性在选择偏差中的应用具有广阔的前景。通过纠正选择偏差，决策单调性可以提高因果推断、缺失数据处理、仪器变量法和政策评估的准确性。随着研究的深入和方法的完善，决策单调性在选择偏差中的应用将发挥越来越重要的作用。关键词关键要点【决策单调性定义】

决策单调性描述了当选择条件变化时，决策结果与选择变量之间的关系。它具体表现为：

关键词关键要点主题名称：选择偏差对决策单调性的影响

关键要点：

1.选择偏见导致非单调性决策：

-选择偏差可能导致数据集中某些部分的代表性不足，例如受访者群体中可能存在某些特定人口统计特征的人数过少。

-这种代表性不足会导致决策模型做出非单调性决策，其中模型可能会预测某一组特征的个体具有较高的概率发生某个事件，而对于具有不同特征的个体则预测概率较低。

2.选择偏见影响单调性关系：

-选择偏差可能损害单调性关系，即具有某些特征的个体更有可能发生某个事件的单调性。

-例如，如果一个数据集中收入较高的人更有可能被调查，那么模型可能会预测收入和事件发生率之间存在正单调性关系，而实际上这种关系可能并不存在。

主题名称：缓解选择偏差对决策单调性的影响

关键要点：

1.使用加权：

-加权可以帮助缓解选择偏差对决策单调性的影响，通过对数据中的不同子集应用不同的权重，以确保所有子集的代表性。

-例如，在受访者群体中人口统计特征人数不足的情况下，对该子集应用更高的权重可以帮助确保模型对该子集做出准确的预测。

2.使用自适应抽样：

-自适应抽样是一种抽样方法，它根据样本中已经收集到的信息更新抽样概率。

-这有助于确保数据集中所有子集的代表性，从而缓解选择偏差对决策单调性的影响。

3.识别和处理缺失数据：

-缺失数据是选择偏差的常见来源，因为它会导致数据集中某些子集的代表性不足。

-识别和处理缺失数据，例如通过使用插值或删除不完整数据点，可以帮助缓解选择偏差的影响。关键词关键要点主题名称：决策单调性概述

关键要点：

1.决策单调性是指当选择变量值增加时，处理变量值也增加，或者当选择变量值减少时，处理变量值也减少。

2.在选择偏差的情况下，决策单调性可以用来校正偏见，因为观察到的处理效果反映了真实效果和选择偏差的综合影响。

主题名称：选择偏差类型

关键要点：

1.自我选择偏差：个体根据自己的偏好选择是否接受处理，导致处理组和对照组之间的可观察特征差异。

2.信息偏差：个体拥有有关处理效果的信息，并根据这些信息选择是否接受处理，导致处理组和对照组之间的未观察特征差异。

主题名称：决策单调性假设

关键要点：

1.强决策单调性：对于所有个体，处理变量值增加，处理效果也会增加。

2.弱决策单调性：对于大多数个体