目标人群中的因果效应：处理协变量缺失的敏感性分析
统计方法学
2023-01-11 v5
摘要
随机对照试验（RCT）常被视为估计因果效应的黄金标准，但当符合RCT资格的人群与目标人群存在显著差异时，其外部效度可能不足。若手头拥有感兴趣的目标人群样本，我们便可推广因果效应。识别目标人群中的处理效应需要协变量来捕捉两组之间发生偏移的所有处理效应修饰因子。标准估计量随后采用加权（IPSW）、结果建模（G-公式），或将二者结合于双重稳健方法（AIPSW）中。然而，此类协变量常无法在两组中同时获得。本文在证明这三种估计量的L1一致性之后，假设高斯分布、连续结果和半参数模型，计算由缺失协变量引起的期望偏差。在此设定下，我们对每种缺失协变量模式进行敏感性分析，并计算期望偏差的符号。我们还表明，对部分未观测协变量进行线性插补并无益处。最后，我们研究了以代理变量替代缺失协变量。我们在模拟、使用田纳西州学生/教师成就比（STAR）数据的半合成基准以及重症医学中的真实案例上说明了所有这些结果。
引用
@article{arxiv.2105.06435,
title = {Causal effect on a target population: a sensitivity analysis to handle missing covariates},
author = {Bénédicte Colnet and Julie Josse and Erwan Scornet and Gaël Varoquaux},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.06435},
year = {2023}
}