协变量调整残差估计量及其在随机试验与观察性研究中的使用
统计方法学
2019-10-28 v1 应用统计
摘要
我们常常希望在随机和观察性研究中估计暴露对特定结果的因果效应。其中一种估计方法是协变量调整残差估计量，它专为个体或整群随机试验设计。在本文中，我们研究了该估计量的性质，并开发了一种同时利用协变量调整和逆概率加权的新的估计量。我们以一项模拟研究和在传染病场景中的应用支持我们的理论结果。协变量调整残差估计量是随机试验中平均处理效应的高效且无偏的估计量；然而，它不能保证在观察性研究中无偏。我们的新估计量，即带逆概率加权的协变量调整残差估计量，在合理假设下在随机和观察性研究中均为无偏。此外，当这些假设成立时，相较于观察性研究中的逆概率加权，它提供了效率增益。协变量调整残差估计量可用于随机试验，但不应用于观察性研究。带逆概率加权的协变量调整残差估计量为随机和观察性场景的使用提供了一种高效的替代方案。
引用
@article{arxiv.1910.11397,
title = {The covariate-adjusted residual estimator and its use in both randomized trials and observational settings},
author = {Stephen A. Lauer and Nicholas G. Reich and Laura B. Balzer},
journal= {arXiv preprint arXiv:1910.11397},
year = {2019}
}