利用子分类与回归调整估计营养标签使用的平均处理效应
统计方法学
2014-12-02 v1
摘要
当处理分配并非随机化时，倾向评分方法常用于估计二元处理效应。然而，当暴露以有序尺度（如低-中-高）测量时，倾向评分推断需要扩展，而这方面受到的关注有限。对于有序暴露，可能感兴趣的估计量是每对暴露水平之间的平均处理效应。利用这些估计量，可以确定最优暴露水平。传统方法，包括将暴露二分化或跨暴露对进行一系列二元倾向评分比较，通常不足以识别最优水平。我们将子分类与回归调整相结合，以估计跨有序暴露的可传递、无偏平均因果效应，并将我们的方法应用于2005-06年美国国家健康与营养调查，以估计营养标签使用对体重指数的影响。
引用
@article{arxiv.1412.0242,
title = {Estimating the average treatment effects of nutritional label use using subclassification with regression adjustment},
author = {Michael Lopez and Roee Gutman},
journal= {arXiv preprint arXiv:1412.0242},
year = {2014}
}
备注
Statistical Methods in Medical Research (online first, November 2014)