几何平均在病例对照研究中的作用

结果依赖抽样历史上用于结果罕见或数据收集昂贵的情形，它与许多现代场景相关，例如目标总体的有偏样本数据易得（如公共行政数据）。在结果依赖抽样下，平均风险差和平均风险比等常见效应度量不可识别，但条件优势比是可识别的。条件优势比的聚合具有挑战性，因为汇总度量通常不可识别。此外，边际优势比可能大于（或小于）所有条件优势比。这种所谓优势比的非坍缩性，若采用替代标准算术平均的聚合方式则可避免。我们给出了使该聚合方法选择显式化的坍缩性新定义，并证明优势比在几何聚合下是可坍缩的。我们描述了在结果依赖抽样下如何部分识别、估计几何优势比并对其进行推断。我们提出的估计量基于有效影响函数，因此具有双重稳健型性质。