阶梯楔形簇随机试验的模型辅助协方差分析估计量
统计方法学
2024-10-29 v4 应用统计
摘要
阶梯楔形簇随机试验（SW-CREs）代表一类单向交叉设计。尽管 SW-CREs 已变得流行，但在潜在结果框架下对估计量（estimand）的定义以及针对估计量的稳健方法仍不充分。为弥补这一缺口，我们描述了一类明确承认 SW-CREs 中多层级数据结构的估计量，并重点介绍了该类估计量中三个具可解释性的典型成员。随后我们引入四个协方差分析（ANCOVA）工作模型，以通过协变量调整实现与估计量对齐的分析。每个 ANCOVA 估计量都是模型辅助的，因为其点估计量即便在工作模型误设时仍一致。在阶梯楔形随机化方案下，我们为每个估计量建立了有限总体中心极限定理。我们通过模拟研究了 ANCOVA 估计量的有限样本运行特征，并通过对华盛顿州 Expedited Partner Therapy 研究进行分析来展示其应用。
引用
@article{arxiv.2306.11267,
title = {Model-assisted analysis of covariance estimators for stepped wedge cluster randomized experiments},
author = {Xinyuan Chen and Fan Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.11267},
year = {2024}
}