缺失治疗的有结果辅助多重插补

我们提供了关于观察性研究中缺失随机处理的多重插补指南。具体而言，分析人员应同时考虑协变量和结果，即不要仅使用倾向得分来插补缺失的处理。为此，我们发展了缺失处理的有结果辅助多重插补方法：分析人员拟合结果对处理指示器和协变量的回归模型，该模型用于在估计的倾向得分模型下， sharpen 预测概率。我们推导了在缺失处理的多重插补下，对平均处理效应的逆概率加权估计量偏差的表达式，并表明理论上，通过使用有结果辅助插补可使该偏差变小。模拟结果在经验上表明，有结果辅助插补相对于仅使用处理分配模型可提供更好的推论属性。我们在来自《青年纵向调查》的数据分析中说明了该程序。