Stata軟件之因果推斷

時間：2024-04-07作者：北京天演融智軟件有限公司瀏覽：171

傾向值匹配、IPW等

Stata的因果推斷功能允許您從觀察數(shù)據(jù)中估計實驗類型的因果效應(yīng)(**效應(yīng))。是否對連續(xù)、二元、計數(shù)或生存結(jié)果感興趣? 是在模擬結(jié)果過程還是**過程？Stata可以估算您的**效果。有了這樣一套全面的估計量，您就會找到適合您的那一個。

                

 估計量

? 雙重差分（DID）

? 異質(zhì)性DID（新增）

? 逆概率權(quán)重（IPW）

? 傾向得分匹配

? 協(xié)變量匹配

? 回歸調(diào)整

? 加權(quán)回歸

? 雙重穩(wěn)健方法

– 增強型IPW（AIPW）

– 帶回歸調(diào)整的IPW

– 具有l(wèi)asso選擇控件的AIPW

? 因果中介（新增）

 

統(tǒng)計

? 平均處理效應(yīng)（ATEs）

? 處理后的ATEs（ATETs）

? 潛在結(jié)果手段（POM）

? 直接影響、間接影響

 

結(jié)果

? 連續(xù)—線性

? 二進(jìn)制—logistic、概率、異方差

? 計數(shù)—Poisson

? 分?jǐn)?shù)

? 非負(fù)，包括指數(shù)平均值

? 生存率—指數(shù)、Weibull、伽瑪、對數(shù)正態(tài)

 

**

? 二進(jìn)制—logistic、概率、異方差

? 多值——多項logistic

 

診斷

? 重疊圖

? 協(xié)變量平衡

 

內(nèi)生性處理效應(yīng)

? 連續(xù)、截尾、二進(jìn)制、有序和計數(shù)結(jié)果

? ATEs、ATETs和POMs

? 結(jié)合內(nèi)生協(xié)變量、樣本選擇和面板數(shù)據(jù)

? 內(nèi)生性檢驗

 

 

也許你是一名醫(yī)學(xué)研究人員，知道醫(yī)生在決定是否開藥**高血壓時考慮的變量，但你對應(yīng)該用來模擬血壓的變量卻遠(yuǎn)沒有那么自信。

 

您可以使用IPW估計器，

? teffects ipw (bp) (drug x1 x2)

 

或傾向性得分匹配

? teffects psmatch (bp) (drug x1 x2)

 

了解更多影響血壓的變量，但不了解哪些決定是否開藥的變量？

 

使用回歸調(diào)整，

? teffects ra (bp x1 x3) (drug)

 

或較近鄰匹配，

? teffects nnmatch (bp x1 x3) (drug)


 如果你同時知道血壓建模和是否開具藥物處方，你可以使用雙重穩(wěn)健估計量中的一個。

 

使用增強的IPW，

? teffects aipw (bp x1 x3) (drug x1 x2)

 

或采用回歸調(diào)整的IPW，

? teffects ipwra (bp x1 x3) (drug x1 x2)

 

令人驚訝的是，使用這些雙重穩(wěn)健的方法，我們只需要正確對待兩個模型規(guī)范中的一個。

 

讓我們看一個使用帶回歸調(diào)整的IPW例子。我們將收縮壓建模為年齡、高血壓家族史、吸煙和體重的函數(shù)。是否開藥被模擬為年齡、家族史和體重的函數(shù)。

? teffects ipwra

(bp age fam_history smokes weight)

(drug age fam_history weight)

 




ATE為-21.4。若所有患者均按醫(yī)囑服藥，平均血壓將下降21.4mm Hg。在沒有人給藥的情況下，167.5的POM為我們提供了估計的收縮壓。

 

讓我們開看一些診斷。協(xié)變量是否平衡？我們可以查看年齡的核密度圖，例如，比較處理過的和未處理過的。

 

? tebalance density age



加權(quán)后，年齡的密度非常相似。

 

我們可以對所有協(xié)變量進(jìn)行平衡性檢驗。

? tebalance overid

 

我們并不反對所有協(xié)變量都是平衡的這一原假設(shè)。

 

我們只談到了可用的**效果估計量的范圍。

 

你有二元結(jié)果嗎？

? teffects ipwra (y x1 x2, probit) (treat x1 x3)

 

或是生存結(jié)果？

? stteffects ipwra (x1 x2) (treat x1 x3)

 

是否存在內(nèi)生性問題？

? eteffects (y x1 x2) (treat x1 x3)

 

你有很多潛在的控制因素嗎？

? telasso (y x1 x2 x3 x4 ...)

(treat x1 x2 x3 x4 ...)

 

你有中介變量嗎?

? mediate (y x1 x2) (m x1 x3) (treat)

 

等等……




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