在观察性研究中,倾向得分被广泛地用于估计因果效应.近些年提出的协变量平衡倾向得分方法,在估计倾向得分时,通过优化协变量平衡得到更为稳健的估计.在医学和流行病学研究中的某些情况下,感兴趣的结果变量是生存时间.在估计处理分配机制对生存时间的影响时,由于生存数据具有删失和截断等特征,使得完整数据下的估计方法不能直接使用.本文考虑的结果变量为带有右删失的生存时间,基于调整后的协变量平衡倾向得分和加权最小二乘方法来估计倾向得分模型和加速失效时间模型（结果模型）,然后运用四种估计方法给出平均因果效应的估计.在本文中,四种估计方法分别取为Horvitz-Thompson估计、逆倾向得分加权估计、加权最小二乘估计和双稳健估计.在模拟研究中,考虑以下四种情形:（a）倾向得分模型与结果模型均被正确指定;（b）结果模型被正确指定而倾向得分模型被错误指定;（c）倾向得分模型被正确指定而结果模型被错误指定;（d）倾向得分模型与结果模型均被错误指定.我们在这四种情形下分别对四种估计方法进行比较,并给出模型中参数的估计情况.同时,还考虑了删失率和样本量对参数估计以及平均因果效应估计的影响.最后,结合原发性胆汁性肝硬化数据和乳腺癌数据,将本文的方法应用到实际的例子中.本文内容安排如下:第一章,阐述论文的研究背景及意义,分析国内外研究现状并提出本文的研究内容;第二章,介绍本文涉及的相关的理论知识;第三章,详细论述模型及其参数估计方法,并给出平均因果效应的四种估计;第四章,通过在不同情形下的数值模拟对四种估计的性能进行比较;第五章,将本文的方法应用到原发性胆汁性肝硬化数据和乳腺癌数据中.最后进行总结,给出结论.