在相对效应度量的可迁移性假设下学习新目标人群中的处理效应

流行病学家与应用统计学家通常认为，给定协变量的相对效应度量（如风险比与均值比）在人群间是“可迁移的”。本文中，我们考察在条件相对效应度量（例如条件风险比或均值比）可从试验迁移至目标人群的假设下，目标人群中因果效应的识别问题。我们表明，相对效应度量的可迁移性与差异效应度量的可迁移性在很大程度上不相容，除非处理平均无效应，或愿意做出更强的可迁移性假设（其同时蕴含相对与差异效应度量的可迁移性）。随后，我们描述了当我们关注新实验处理在目标人群中的有效性，而该人群中唯一在用的处理是试验中所评估的对照处理时，在相对效应度量可迁移性假设下如何识别目标人群的边际因果估计量。我们将这些结果扩展至试验中所评估的对照处理仅是目标人群在用处理之一的情况，此时需附加目标人群中的部分可交换性假设（即目标人群中无未测混杂的部分假设）。我们还发展了这样的识别结果：使相对效应度量可迁移性所需的协变量可仅为控制目标人群混杂所需协变量的一个小子集。最后，我们提出了可在标准统计软件中轻松实现的估计量。