机构名称：
¥ 1.0
越来越多地需要使用观察数据的因果推断中的样本量和功率计算，但缺乏相关的工具。本文在因果推断的倾向评分分析中，为样本量和功率计算提供理论上有理由的分析公式。通过分析平均治疗效果的反概率加权估计器的方差（ATE），我们阐明了样本量计算的三个关键组成部分：倾向得分分布，潜在的结果分布及其相关性。我们设计了基于常见和可解释的摘要统计数据来识别这些组件的分析程序。我们阐明了治疗组之间协变量重叠在确定样本量的关键作用。特别是，我们建议将Bhattacharyya系数用作协变量重叠的量度，这与处理比例一起导致了独特的可识别且易于计算的倾向分数分布。所提出的方法适用于连续和二进制结果。我们表明，标准的两样本Z检验和方差通胀因子方法通常会导致有时不准确的样本量估计值，尤其是重叠率有限。我们还得出了治疗（ATT）和重叠人群（ATO）估计的平均治疗效果的公式。我们提供了模拟和真实的示例来说明所提出的方法。我们开发了一个关联的R软件包Pspower。这是Bo Liu和Xiaoxiao Zhou的联合作品。
研讨会 - Sta，Cuhk-香港中文大学
主要关键词
相关文件推荐
