【摘 要】
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目的 探讨观察性研究中用于混杂偏倚控制的倾向性评分匹配、马氏距离匹配和遗传匹配三种方法的性能。方法 针对连续型结局变量，设定混杂变量与处理分组变量之间具有不同复杂度的回归模型结构，采用Monte-Carlo模拟方法比较三种匹配方法在处理组间效应估计和匹配前后自变量均衡的区别，进而对三种方法性能进行评估。结果 在给定的模拟情形下，相比于倾向性评分匹配和马氏距离匹配，遗传匹配法得出的效应估计偏差最小，
【机 构】
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南京医科大学公共卫生学院生物统计学系
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目（81473066）；
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目的 探讨观察性研究中用于混杂偏倚控制的倾向性评分匹配、马氏距离匹配和遗传匹配三种方法的性能。方法 针对连续型结局变量，设定混杂变量与处理分组变量之间具有不同复杂度的回归模型结构，采用Monte-Carlo模拟方法比较三种匹配方法在处理组间效应估计和匹配前后自变量均衡的区别，进而对三种方法性能进行评估。结果 在给定的模拟情形下，相比于倾向性评分匹配和马氏距离匹配，遗传匹配法得出的效应估计偏差最小，匹配后两组自变量均衡性最好。结论 遗传匹配在三种匹配方法中表现出较好的统计性能，可考虑作为观察性研究中控制混杂偏倚优先推荐的匹配方法。
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