当混杂因素存在缺失时利用分数插补估计平均处理效应
统计方法学
2020-07-10 v2 其他统计学
摘要
观测数据中缺失的问题十分普遍。当混杂因素随机缺失时，通常使用多重插补；然而，该方法要求相容条件以获得有效推断，而在估计平均因果处理效应时可能不满足。另一种由Kim于2011年提出的分数插补，已在回归背景下用于处理缺失值。在本文中，我们发展了在混杂因素随机缺失时估计平均处理效应的分数插补方法。我们证明平均处理效应的分数插补估计量是渐近正态的，从而允许一致的方差估计。通过模拟研究，我们将分数插补的准确度与精度同多重插补进行比较。
引用
@article{arxiv.1905.11497,
title = {Estimating Average Treatment Effects Utilizing Fractional Imputation when Confounders are Subject to Missingness},
author = {Nathan Corder and Shu Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.11497},
year = {2020}
}