二值数据匹配对分析的敏感性分析：从最坏情况到平均情况分析

在治疗分配非随机的匹配观察性研究中，敏感性分析有助于研究者确定其估计的治疗效果对某些未测量混杂因素的敏感程度。标准方法根据配对中最坏情况的偏倚来校准敏感性分析。如果最坏情况的偏倚并非在每个配对中都成立，这种方法将导致保守的敏感性分析。本文表明，对于二值数据，标准方法可以根据配对中的平均偏倚而非最坏情况偏倚进行校准。当最坏情况偏倚与平均偏倚不同时，平均偏倚的解释会带来不那么保守的敏感性分析以及更高的检验效能。在许多研究中，平均情况校准也可能比最坏情况校准具有更自然的解释，并且可能允许研究者纳入额外数据，为校准敏感性分析建立经验基础。我们通过一项关于手机使用对汽车事故发生率影响的研究来说明这一点。最后，我们将平均情况校准扩展到可归因效应置信区间的敏感性分析。