使用匹配自适应随机化推断重新评估激素替代疗法对心脏病的影响

匹配是一种设计观察性研究的吸引人方法，因为它模仿了分层随机试验产生的数据结构，将处理个体与相似的对照配对。匹配后，通常使用为分层随机试验量身定制的方法进行推断，其中处理在匹配对内部置换。然而，在观察性研究中，匹配对并非在处理前预先确定；而是根据观察到的处理状态构建。这带来了一个挑战：标准推断方法中使用的置换分布没有考虑置换处理可能导致不同匹配对选择的可能性（$Z$依赖性）。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖且计算高效的算法，该算法刻画了在最优倾向得分匹配后处理的正确条件分布，并能够从中采样，同时考虑了$Z$依赖性。我们展示了这种称为匹配自适应随机化推断的新程序如何纠正了一项关于激素替代疗法（HRT）对冠心病影响的著名观察性研究中的保守性结果，并证实了关于HRT在不同起始年龄女性中异质性效应的实验发现。关键词：匹配、因果推断、倾向得分、置换检验、第一类错误、图。