协变量驱动观测观察性研究中边际结构模型的四重稳健估计
统计方法学
2023-04-19 v1
摘要
电子健康记录及其他观察性数据来源正日益被用于进行因果推断。利用这些并非为研究目的而收集的数据来估计因果效应，会受到混杂以及影响推断的不规则协变量驱动观测时间的影响。此前已提出一种双重加权估计量来解决这些特征，其依赖于用于权重的两种干扰模型的正确设定。在本工作中，我们提出一种新颖的一致四重稳健估计量，并通过解析和大规模模拟研究证明，它比唯一已提出的替代方案更灵活、更高效。进一步将其应用于美国Add Health研究的数据，以估计治疗咨询对美国青少年酒精消耗的因果效应。
引用
@article{arxiv.2304.08987,
title = {Quadruply robust estimation of marginal structural models in observational studies subject to covariate-driven observations},
author = {Janie Coulombe and Shu Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.08987},
year = {2023}
}