【摘 要】
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探寻事物之间的因果关系是许多领域研究的最终目的.而因果推断问题对统计学的发展起到至关重要的作用.由于现实因素的影响,因果推断主要是利用观察数据研究事物之间的因果关系.潜在结果模型是研究因果推断的主要模型之一,通过对比分析潜在结果之间的差异,得到处理效应.而Cox比例风险模型是生存分析中最重要的模型之一,对很多研究领域都有着重要意义.本文基于Cox比例风险模型,利用逆概率加权法对观察数据中的协变量进
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探寻事物之间的因果关系是许多领域研究的最终目的.而因果推断问题对统计学的发展起到至关重要的作用.由于现实因素的影响,因果推断主要是利用观察数据研究事物之间的因果关系.潜在结果模型是研究因果推断的主要模型之一,通过对比分析潜在结果之间的差异,得到处理效应.而Cox比例风险模型是生存分析中最重要的模型之一,对很多研究领域都有着重要意义.本文基于Cox比例风险模型,利用逆概率加权法对观察数据中的协变量进行调整,并利用调整后的数据计算平均处理效应,研究处理变量与生存时间之间的因果关系.观察数据中,处理组和对照组之间协变量的不平衡会使研究结果产生偏倚,本文在反事实框架下,利用logistic回归估计稳定的权重,在存在删失的情况下,对原始数据进行加权,以此来平衡协变量对处理效应估计的影响.利用Cox比例风险模型计算基于风险差异以及受限平均时间的平均处理效应.并利用含倾向得分的Cox比例风险回归模型进行统计推断,计算得到处理组和对照组之间的风险比,根据所得结果分析判断处理变量与结果之间的因果关系.运用R软件模拟生成不同生存时间分布的数据集,并对数据集进行匹配调整,对比协变量在数据集调整前后的均值差异以及其在处理组和对照组之间的分布情况,比较平均处理效应的变化情况,以及不同删失比率对匹配结果是否存在显著影响.结果显示,调整后的变量在处理组和对照组中的分布更加均衡,平均处理效应也更能反应处理变量对生存结果的影响.最后进行实例分析,利用绝对标准化均值差异量化两组之间的平衡情况,研究匹配前后的数据集中,处理变量与生存结果之间的因果关系.
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