针对存在未测量混杂的观测研究中因果推断的灵活敏感性分析
统计方法学
2024-04-01 v2
摘要
利用观测研究进行因果推断常受未测量混杂的影响，基于无混杂假设得到的估计量是有偏的。敏感性分析评估因果结论如何随未测量混杂的不同程度而变化。大多数现有敏感性分析方法仅适用于特定类型的统计估计或检验策略。我们提出一个灵活的敏感性分析框架，可同时处理常用的逆概率加权、结果回归和双重稳健估计量。它基于将选择偏倚参数化为在给定观测协变量条件下观测与反事实结果的比较这一公认参数化方法。它因仅需对标准估计量做简单修改而对实际应用颇具吸引力。此外，它自然扩展到许多其他因果推断场景，包括因果风险比或优势比、处理组上的平均因果效应，以及具有生存结局的研究。我们还开发了 R 包 saci 来实现我们的敏感性分析估计量。
引用
@article{arxiv.2305.17643,
title = {Flexible sensitivity analysis for causal inference in observational studies subject to unmeasured confounding},
author = {Sizhu Lu and Peng Ding},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.17643},
year = {2024}
}