基于生存结果的多值异质性处理效应的双稳健估计
2024-05-13分类号:O212.1
【部门】中国人民大学应用统计科学研究中心 中国人民大学统计学院
【摘要】处理效应用于分析处理变量对结果变量的影响,由于个体间异质性的存在,处理变量对不同个体的影响可能不同,研究异质性处理效应有其现实意义。生存时间是一类重要的结果变量,估计生存结果下的异质性处理效应需要平衡不同处理水平上删失比例的差异。Simoneau等(2020)~([1])提出了估计生存结果下二值处理效应的加权最小二乘法,本文将这一方法拓展到多值处理效应的估计中。首先定义了多值处理变量的对比函数用于比较个体接受不同处理后平均结果的差异,然后基于倾向得分和删失逆概率构造权重,对观测数据进行加权,用加权最小二乘法估计参数。该方法具有以下特点:(1)无需指定对照处理;(2)不依赖独立删失的假设;(3)双稳健性一当结果回归模型和权重模型有一个正确时,异质性处理效应的估计是一致的。模拟研究的结果表明,和现有方法相比,本文提出的方法在处理效应估计上具有更小的偏差,在个体最优处理水平的估计上则有更高的准确率。最后,通过Ⅰ型人类免疫缺陷病毒(HIV-Ⅰ)感染者的治疗数据说明该方法的有效性。
【关键词】多值处理效应 加权最小二乘法 生存结果 异质性
【基金】教育部人文社会科学重点研究基地重大项目(11JJD840012)
【所属期刊栏目】数理统计与管理
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