面向医疗补助可泛化性的条件跨设计综合估计量

尽管因果推断文献多聚焦于解决内部效度偏倚，但内部与外部效度对于目标人群中无偏估计皆不可或缺。然而，当目标人群未被随机研究充分代表、但借助额外纳入观测数据得以反映时，现有可泛化至目标人群以估计因果量的方法甚少。为泛化至由这些数据之并所代表的目标人群，我们提出一类新颖的条件跨设计综合估计量，其结合随机与观测数据，同时处理各自偏倚。估计量包含结果回归、倾向加权与双重稳健路径。皆利用随机与观测数据间的协变量重叠以消除潜在未测混杂偏倚。我们将这些方法应用于估计纽约市医疗补助受益人中管理式医疗计划对医疗支出的因果效应。