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您应该使用哪种计量经济学方法来推断健康政策的因果关系？
TL;DR Ress 和 Wild (2024) 的一篇论文在回答这个问题时提供了以下建议。当旨在控制大量协变量集时，请考虑使用超级学习者来估计干扰参数。当使用超级学习者估计干扰参数时，请考虑使用双重稳健估计方法，例如 AIPW 和 TMLE。当面临……
来源:医疗经济学家tl; dr
Ress and Wild（2024）的论文在回答此问题时提供了以下建议。
Ress and Wild（2024）- 旨在控制大协变量集时，请考虑使用超级验证者来估计滋扰参数。 When employing the superlearner to estimate nuisance parameters, consider using doubly robust estimation approaches, such as AIPW and TMLE.When faced with a small covariate set, consider using regression to estimate nuisance parameters.When employing regression to estimate nuisance parameters, consider using singly robust estimation approaches, such as propensity score matching or IPW.
他们是如何得出这些建议的？要找出答案，请继续阅读。
研究方法的血浆模拟描述
要回答“您应该使用哪种计量经济学方法来用于卫生政策的因果推断？”，必须做出许多研究决定。
首先，必须决定是模拟策略干预的效果还是将现实世界数据纳入模拟。 以前方法的优点是我们知道真相，并可以创建我们想要的任何数据生成方案。因为我们（研究人员）自己已经构建了数据生成过程，所以我们有一个金标准可以比较并可以测试各种数据生成过程。 这种方法的问题在于它的假设性质。 具体来说，Ress和Wild（2024）写：
倾向分数匹配 熵平衡 Hainmueller 2012 或 偏见 在这里