基于群体水平纵向数据的政策评估试验模拟方法
统计方法学
2020-11-12 v1
摘要
为限制新型冠状病毒的传播，世界各国政府实施了非常规的物理疏离政策，如居家令，众多研究旨在估计其效果。许多统计与计量经济学方法，如双重差分法，利用重复测量与时机变化来估计政策效应，包括在 COVID-19 背景下。尽管这些方法在流行病学中较少见，但流行病学研究者已习惯于处理个体水平干预研究中的类似复杂性。“目标试验模拟”强调需要依据纳入与排除标准、协变量、暴露定义、结局测量及其时机来仔细设计非实验研究。我们认为，使用群体水平纵向（“面板”）数据的政策评估需要采取类似的谨慎研究设计方法，我们称之为“政策试验模拟”。当干预时机在各辖区间不同时，这一点尤为重要；其主要思想是分别为每个“治疗队列”（同时实施政策的州）构建目标试验，再进行汇总。我们给出了一个关于州级居家令对新冠总病例数影响的示例性分析。我们认为，在具备合适数据及谨慎建模与诊断下，面板方法的估计有助于增进对诸多政策的理解，尽管做到这一点往往具有挑战性。
引用
@article{arxiv.2011.05826,
title = {A trial emulation approach for policy evaluations with group-level longitudinal data},
author = {Eli Ben-Michael and Avi Feller and Elizabeth A. Stuart},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.05826},
year = {2020}
}
备注
Forthcoming at Epidemiology