关于选择偏倚下恢复平均处理效应的图形规则
统计方法学
2025-12-18 v5
摘要
选择偏倚是流行病学中实现有效因果推断的主要障碍。过去十年间，基于因果图的若干图形规则被提出，作为处理选择偏倚和恢复因果效应的充分识别条件。然而，这些简单的图形规则通常与特定的识别策略和估计量耦合。本文展示了这些现有简单规则及其估计量无法处理的两种重要选择偏倚情形：一种是选择变量是处理与结果碰撞节点的后代，另一种是选择变量受中介变量影响。为在这两种情形下处理选择偏倚并恢复平均处理效应，我们提出了一套替代的图形规则，并基于单一世界干预图（SWIGs），通过g-计算和逆概率加权（IPW）方法构建了识别公式。我们进行了模拟研究，以验证当传统的粗略选择样本分析（即完整案例分析）得出与真实情况相悖的错误结论时，所提估计量的性能。
引用
@article{arxiv.2502.00924,
title = {On the Graphical Rules for Recovering the Average Treatment Effect Under Selection Bias},
author = {Yichi Zhang and Haidong Lu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.00924},
year = {2025}
}