部分干扰下观测性研究中的双重稳健估计
统计方法学
2018-06-21 v1
摘要
当一个个体的处理（或暴露）影响其他个体的结局时，即发生干扰。在某些情形下，可合理假设个体能被划分为若干簇，使得不同簇间个体无干扰，即存在部分干扰。在具有部分干扰的观测性研究中，已提出针对不同可能处理效应的逆概率加权（IPW）估计量。然而，IPW 估计量的有效性依赖于倾向得分已知或被正确建模。另一种方法是利用结局回归模型估计处理效应。本文提出双重稳健（DR）估计量，其同时利用上述两类模型，且在两类模型中仅须有一类被正确设定即可保持一致且渐近正态。我们给出实证结果以展示所提估计量的 DR 性质，以及当两类模型均正确设定时 DR 相对于 IPW 估计量的效率提升。并使用一项考察孟加拉国霍乱疫苗效果的研究数据，说明了不同估计量的应用。
引用
@article{arxiv.1806.07422,
title = {Doubly Robust Estimation in Observational Studies with Partial Interference},
author = {Lan Liu and Michael G. Hudgens and Bradley Saul and John D. Clemens and Mohammad Ali and Michael E. Emch},
journal= {arXiv preprint arXiv:1806.07422},
year = {2018}
}