简单、分层与整群比较研究中的协变量平衡
统计方法学
2008-08-29 v1
摘要
在随机化实验中，处理组和对照组在预处理变量的分布上应大致相同——即平衡。但应达到何种近似程度？描述性比较能否有意义地与显著性检验配对？如果可以，是应该对每个预处理变量进行多次检验，还是应该进行单一的全局检验？能否设计出这样的检验，使其在中等规模样本中给出易于计算的可靠p值，还是需要模拟来进行可靠校准？整群的随机分配会引入哪些新问题？哪种平衡检验是最优的？为了解决这些问题，我们将Fisher随机化推断应用于平衡问题。其应用表明，需要推翻关于两项研究（一项临床研究，另一项是政治参与领域的现场实验）的已发表结论。
引用
@article{arxiv.0808.3857,
title = {Covariate Balance in Simple, Stratified and Clustered Comparative Studies},
author = {Ben B. Hansen and Jake Bowers},
journal= {arXiv preprint arXiv:0808.3857},
year = {2008}
}
备注
Published in at http://dx.doi.org/10.1214/08-STS254 the Statistical Science (http://www.imstat.org/sts/) by the Institute of Mathematical Statistics (http://www.imstat.org)