观察研究中的因果推断

来源 :吉林大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:gggmtdh2009
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因果关系的概念在大多数的科学研究中占据着中心的地位,流行病学也不例外.随机化是确定因果关系的标准手段.然而,当随机化不可能实施时,比如在观察流行病学研究中,利用对照组与所研究的病列组进行比较来确定因果关系是经常采用的.这时,混杂和混杂因子的概念就不可避免的出现了.混杂的存在阻碍了因果效应的正确估计.通过对混杂因子的控制能降低甚至完全消去混杂.然而不幸的是,混杂和混杂因子的概念主要是定性的,在文献中甚至是相互矛盾的.一些著名流行病学家诸如Miettinen和Greenland已经意识到这些困惑并已提出了重新审视这些问题的新思路,这些当然会导致对该问题的更加系统的分析和研究.在该报告中,我们对混杂和混杂因子的定义和识别进行了系统研究,得到了如下一些结果.一方面,我们引入了一致无混杂的概念,证明了Miettinen和Cook准则是一致无混杂的充分必要条件,讨论了混杂、齐一性的可压缩性之间的关系.进一步,按照标准流行病学教材的说明,我们给出了混杂因子的量化定义,并且在没有任何假定的前提下演绎地证明了混杂因子的判定准则,该准则是Miettinen和Cook(1981)从实例中归纳得到的,在现行的流行病学教材中当着公理使用.另一方面,由于潜在的混杂因子常常是有序变量,我们引入了关联测度对有序背景变量的连续可压缩性,继而分别得到了优比和配子不平衡系数连续可压缩性的充分必要条件.
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