存在长度偏差抽样时的倾向得分估计：一种非参数调整方法
统计理论
2013-11-07 v1 统计理论
摘要
现患队列研究在疾病持续时间上的广泛应用，日益呼吁采用适当的方法来解释由此类数据形成的样本所必然伴随的偏差。众所周知，例如，寿命较短的受试者不太可能出现在此类研究中。此外，某些协变量值可能被优先选入样本，这与长期幸存者有关。利用现患病例收集的数据估计倾向得分的现有方法，需要给定治疗和协变量下的正确条件生存/风险函数。如果所研究的疾病具有平稳发病率（即所谓的平稳性假设），则可以减轻这一要求。我们提出了一种基于加权估计方程的非参数调整技术来估计倾向得分，当平稳性假设成立时，该技术不需要对条件生存/风险函数进行建模。建立了估计量的大样本性质，并通过模拟研究了其小样本行为。
引用
@article{arxiv.1311.1400,
title = {The Propensity Score Estimation in the Presence of Length-biased Sampling: A Nonparametric Adjustment Approach},
author = {Ashkan Ertefaie and Masoud Asgharian and David Stephens},
journal= {arXiv preprint arXiv:1311.1400},
year = {2013}
}