Un lugar donde lo he visto es en los debates de la utilización de "intención de tratar" análisis frente a un análisis que intenta llegar a la "eficacia" de un tratamiento en los experimentos con el imperfecto de cumplimiento. Ver el artículo de Wikipedia sobre "intención de tratar" (enlace), que incluye algunas referencias.
En un run-of-the-mill prueba de control aleatoria con el incumplimiento, la intención de tratar de estimar examina sólo la diferencia entre los asignados a tratamiento y de control. Sin embargo, el incumplimiento significa que algunas personas que fueron asignados a tratamiento no han tenido, y algunos asignado a estar en el grupo de control que de hecho haya recibido el tratamiento. Si es así, la intención de tratar de estimar se puede subestimar el efecto medio del tratamiento que podría obtener estaban todos los miembros de la población objeto de estudio para llevar a cabo el tratamiento.
Cuando este tipo de incumplimiento se presente, el analista tiene que tomar una decisión. Ella podría decidir, simplemente, hacer el análisis por intención de tratar, la justifican diciendo que en el mundo real, no podemos controlar el cumplimiento, y por lo que el análisis por intención de tratar es más "realista" como una estimación de lo que habría de suceder fueron este tratamiento aprobado para su uso clínico. He visto que esto se refiere a como un análisis del tratamiento de la "efectividad". O, puede utilizar algún tipo de método de ajuste para intentar llegar a la gente que en realidad tomó el tratamiento diferían de los que no. Ella podría justificar esto diciendo que lo que realmente nos interesa conocer es el biológico (en el caso de un ensayo médico) "eficacia" del tratamiento, y para ello, necesitamos hacer la comparación entre aquellos que realmente tuvo el tratamiento y los que no.
El problema para un análisis de la eficacia biológica, es decir, qué "tipo de método de ajuste" es válido? El estado actual de la técnica, como yo lo entiendo, es para ver un experimento con el incumplimiento como variables instrumentales problema, a la Angrist, Imbens y Rubin (1996) (cerrada enlace), o, más en general, para ver el problema en términos de "principio de estratificación", en la Frangakis y Rubin (2002) (cerrada enlace). Como tal, la aleatorización sirve como un instrumento que nonparametrically identifica la "eficacia" de los efectos de, al menos, ciertas subpoblaciones---es decir, aquellos que cumplen con su tratamiento o control de la asignación. Más allá de esto, uno podría imponer una más estricta del modelo con el fin de identificar la eficacia de los efectos, pero entonces uno puede preguntarse, ¿por qué se molestan en hacer un experimento aleatorio en el primer lugar?