由于隨機(jī)對(duì)照試驗(yàn)的局限,觀察數(shù)據(jù)因果推斷（causal inference in observational studies）研究成了近十幾年來在各個(gè)學(xué)科尤其是在社會(huì)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、政治學(xué)、心理學(xué)、醫(yī)學(xué)等學(xué)科中比較熱門的一個(gè)研究課題。很多解決觀察數(shù)據(jù)因果推斷問題的方法所采用的基礎(chǔ)理論框架是Neyman-Rubin反事實(shí)框架（Neyman-Rubin Counterfactual Framework）,本文系統(tǒng)地回顧了反事實(shí)框架理論的內(nèi)容與發(fā)展,對(duì)其基本要求及重要假設(shè)進(jìn)行了具體的闡述。傾向值匹配法（Propensity Score Matching,PSM）最早由美國(guó)統(tǒng)計(jì)學(xué)家Rosenbaum和Rubin于1983年提出,是一種通過Logistic回歸或者Probit模型估計(jì)研究對(duì)象的傾向值,將多維協(xié)變量簡(jiǎn)化為一維的傾向值并用適合的匹配法進(jìn)行匹配,根據(jù)匹配后的平衡樣本來估計(jì)因果效應(yīng)的方法。傾向值匹配法新穎、簡(jiǎn)便的特點(diǎn)使得這個(gè)方法在觀察數(shù)據(jù)因果推斷的研究中很受歡迎。經(jīng)過三十多年的發(fā)展,目前在很多領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用,如政治學(xué)中對(duì)政策干預(yù)效應(yīng)的研究、醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中的療效對(duì)比研究。本文從基本原理、方法論... 

【文章來源】：華東理工大學(xué)上海市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：50 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 研究現(xiàn)狀
        1.2.1 觀察研究(observational studies)
        1.2.2 社會(huì)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、政治學(xué)等社科領(lǐng)域的觀察數(shù)據(jù)因果推斷研究
        1.2.3 醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的觀察數(shù)據(jù)因果推斷研究
    1.3 本文研究?jī)?nèi)容
        1.3.1 觀察數(shù)據(jù)因果推斷的理論框架與常用方法
        1.3.2 傾向值匹配法的理論與實(shí)證分析
    1.4 本文組織架構(gòu)
第2章 觀察研究的因果效應(yīng)理論框架
    2.1 反事實(shí)框架(Counterfactual Framework)
    2.2 基本要求和重要假設(shè)
        2.2.1 干預(yù)變量的可操作性
        2.2.2 時(shí)間穩(wěn)定性和因果暫時(shí)性(Temporal Stability and Causal Transcience)
        2.2.3 單元同質(zhì)性假定(Unit Homogeneity Assumption)
        2.2.4 強(qiáng)可忽略的干預(yù)分配假定(Strongly Ignorable Treatment AssignmentAssumption)
        2.2.5 穩(wěn)定的單元干預(yù)值假定(Stable Unit Treatment Value Assumption,SUTVA)
第3章 常用觀察研究因果推斷的方法
    3.1 斷點(diǎn)回歸設(shè)計(jì)(Regression Discontinuity Design,RDD)
    3.2 工具變量法(Instrumental Varible,Ⅳ)
    3.3 傾向值匹配法(Propensity Score Mathing,PSM)
        3.4.1 傾向值(propensity score)的概念與性質(zhì)
        3.4.2 傾向值匹配法的方法、步驟
        3.4.3 幾種匹配法介紹[35]
    3.4 幾種方法的聯(lián)系與比較
第4章 傾向值匹配法的社會(huì)學(xué)實(shí)證分析
    4.1 數(shù)據(jù)背景
    4.2 中國(guó)居民的大學(xué)教育收入回報(bào)
第5章 傾向值匹配法在醫(yī)學(xué)觀察數(shù)據(jù)上的應(yīng)用
    5.1 心衰住院病人觀察數(shù)據(jù)背景
    5.2 中藥對(duì)心衰住院病人的費(fèi)用與療效分析
        5.2.1 費(fèi)用對(duì)比分析
        5.2.2 療效對(duì)比分析
        5.2.3 多因素分析——Cox比例風(fēng)險(xiǎn)模型
第6章 結(jié)束語(yǔ)
    6.1 本文的貢獻(xiàn)與創(chuàng)新點(diǎn)
    6.2 未來研究工作展望
參考文獻(xiàn)
致謝
研究生期間錄用(投遞)論文情況


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]斷點(diǎn)回歸設(shè)計(jì):基本邏輯、方法、應(yīng)用述評(píng)[J]. 羅勝.  統(tǒng)計(jì)與決策. 2016(10)
[2]邏輯、想象和詮釋: 工具變量在社會(huì)科學(xué)因果推斷中的應(yīng)用[J]. 陳云松.  社會(huì)學(xué)研究. 2012(06)
[3]傾向值匹配與因果推論:方法論述評(píng)[J]. 胡安寧.  社會(huì)學(xué)研究. 2012(01)
[4]對(duì)存在治療選擇偏倚的觀察性研究的分析:采用傾向評(píng)分和工具變量法評(píng)價(jià)有創(chuàng)性心臟治療對(duì)AMI患者生存率的影響[J]. Stukel T.A.,Fisher E.S.,Wennberg D.E.,黃浙勇.  世界核心醫(yī)學(xué)期刊文摘(心臟病學(xué)分冊(cè)). 2007(07)



本文編號(hào)：3371459