比较不同协变量平衡方法的教程及评估青少年物质使用治疗项目因果效应的应用
统计方法学
2021-05-18 v3 应用统计
其他统计学
摘要
随机对照试验是衡量因果效应的黄金标准。然而,它们常不可行,因果治疗效应必须从观测数据中估计。除非统计技术在关键假设成立时对各组间预处理混杂因子的不平衡加以校正,否则观测性研究无法对因果关系得出稳健结论。倾向得分与平衡加权(PSBW)是有用的技术,旨在通过加权使各组在观测混杂因子上看起来相似,从而减少治疗组间的不平衡。现有许多估计 PSBW 的方法。但事先并不清楚哪种方法能在协变量平衡与有效样本量之间取得最佳权衡。此外,评估稳健估计所需治疗效应的关键假设的有效性至关重要,包括重叠假设与无未测混杂假设。我们提出一份协变量平衡策略的逐步指南,包括如何评估重叠、获得 PSBW 估计、检查协变量平衡以及评估对未观测混杂的敏感性。我们使用一项考察物质使用治疗项目相对有效性的案例研究比较若干估计方法的性能,并提供一个可实施所提步骤的友好网页应用。
引用
@article{arxiv.2010.09563,
title = {A tutorial comparing different covariate balancing methods with an application evaluating the causal effects of substance use treatment programs for adolescents},
author = {Andreas Markoulidakis and Khadijeh Taiyari and Peter Holmans and Philip Pallmann and Monica Busse and Mark D. Godley and Beth Ann Griffin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.09563},
year = {2021}
}