通过潜在结果与主分层进行因果推断：在因死亡而“删失”的研究中的应用
统计理论
2007-06-13 v1 统计理论
摘要
因果推断最好通过潜在结果来理解。这种用法在更复杂的情形中尤为重要，即带有诸如不依从等复杂情况的观察性研究或随机试验。本讲座的主题——估计治疗对因死亡而“删失”的主要结局的因果效应——是另一类此类复杂情况。例如，假设我们想在随机试验中估计一种新药对生活质量（QOL）的效应，其中部分患者在指定评估其 QOL 的时间前死亡。具有相同结构的另一个例子出现在旨在提高期末考试成绩的教育项目评估中，而这些成绩对那些在考试前辍学的人而言未定义。进一步的应用是研究职业培训项目对工资的影响，而工资仅对受雇者定义。使用潜在结果定义因果效应，再对中间结局（如存活）进行主分层，能极大厘清此类例子的分析。
引用
@article{arxiv.math/0612783,
title = {Causal Inference Through Potential Outcomes and Principal Stratification: Application to Studies with "Censoring" Due to Death},
author = {Donald B. Rubin},
journal= {arXiv preprint arXiv:math/0612783},
year = {2007}
}
备注
This paper commented in: [math.ST/0612785], [math.ST/0612786], [math.ST/0612788]. Rejoinder in [math.ST/0612789]. Published at http://dx.doi.org/10.1214/088342306000000114 in the Statistical Science (http://www.imstat.org/sts/) by the Institute of Mathematical Statistics (http://www.imstat.org)