基于傾向值匹配法的觀察數(shù)據(jù)因果推斷研究
發(fā)布時間:2021-08-29 21:57
由于隨機對照試驗的局限,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學科尤其是在社會學、經(jīng)濟學、政治學、心理學、醫(yī)學等學科中比較熱門的一個研究課題。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理論框架是Neyman-Rubin反事實框架(Neyman-Rubin Counterfactual Framework),本文系統(tǒng)地回顧了反事實框架理論的內容與發(fā)展,對其基本要求及重要假設進行了具體的闡述。傾向值匹配法(Propensity Score Matching,PSM)最早由美國統(tǒng)計學家Rosenbaum和Rubin于1983年提出,是一種通過Logistic回歸或者Probit模型估計研究對象的傾向值,將多維協(xié)變量簡化為一維的傾向值并用適合的匹配法進行匹配,根據(jù)匹配后的平衡樣本來估計因果效應的方法。傾向值匹配法新穎、簡便的特點使得這個方法在觀察數(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,目前在很多領域都有廣泛的應用,如政治學中對政策干預效應的研究、醫(yī)學領域中的療效對比研究。本文從基本原理、方法論...
【文章來源】:華東理工大學上海市 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:50 頁
【學位級別】: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 社會學、經(jīng)濟學、政治學等社科領域的觀察數(shù)據(jù)因果推斷研究
1.2.3 醫(yī)學領域的觀察數(shù)據(jù)因果推斷研究
1.3 本文研究內容
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證分析
1.4 本文組織架構
第2章 觀察研究的因果效應理論框架
2.1 反事實框架(Counterfactual Framework)
2.2 基本要求和重要假設
2.2.1 干預變量的可操作性
2.2.2 時間穩(wěn)定性和因果暫時性(Temporal Stability and Causal Transcience)
2.2.3 單元同質性假定(Unit Homogeneity Assumption)
2.2.4 強可忽略的干預分配假定(Strongly Ignorable Treatment AssignmentAssumption)
2.2.5 穩(wěn)定的單元干預值假定(Stable Unit Treatment Value Assumption,SUTVA)
第3章 常用觀察研究因果推斷的方法
3.1 斷點回歸設計(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
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學實證分析
4.1 數(shù)據(jù)背景
4.2 中國居民的大學教育收入回報
第5章 傾向值匹配法在醫(yī)學觀察數(shù)據(jù)上的應用
5.1 心衰住院病人觀察數(shù)據(jù)背景
5.2 中藥對心衰住院病人的費用與療效分析
5.2.1 費用對比分析
5.2.2 療效對比分析
5.2.3 多因素分析——Cox比例風險模型
第6章 結束語
6.1 本文的貢獻與創(chuàng)新點
6.2 未來研究工作展望
參考文獻
致謝
研究生期間錄用(投遞)論文情況
【參考文獻】:
期刊論文
[1]斷點回歸設計:基本邏輯、方法、應用述評[J]. 羅勝. 統(tǒng)計與決策. 2016(10)
[2]邏輯、想象和詮釋: 工具變量在社會科學因果推斷中的應用[J]. 陳云松. 社會學研究. 2012(06)
[3]傾向值匹配與因果推論:方法論述評[J]. 胡安寧. 社會學研究. 2012(01)
[4]對存在治療選擇偏倚的觀察性研究的分析:采用傾向評分和工具變量法評價有創(chuàng)性心臟治療對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)學期刊文摘(心臟病學分冊). 2007(07)
本文編號:3371459
【文章來源】:華東理工大學上海市 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁數(shù)】:50 頁
【學位級別】: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 社會學、經(jīng)濟學、政治學等社科領域的觀察數(shù)據(jù)因果推斷研究
1.2.3 醫(yī)學領域的觀察數(shù)據(jù)因果推斷研究
1.3 本文研究內容
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證分析
1.4 本文組織架構
第2章 觀察研究的因果效應理論框架
2.1 反事實框架(Counterfactual Framework)
2.2 基本要求和重要假設
2.2.1 干預變量的可操作性
2.2.2 時間穩(wěn)定性和因果暫時性(Temporal Stability and Causal Transcience)
2.2.3 單元同質性假定(Unit Homogeneity Assumption)
2.2.4 強可忽略的干預分配假定(Strongly Ignorable Treatment AssignmentAssumption)
2.2.5 穩(wěn)定的單元干預值假定(Stable Unit Treatment Value Assumption,SUTVA)
第3章 常用觀察研究因果推斷的方法
3.1 斷點回歸設計(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
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學實證分析
4.1 數(shù)據(jù)背景
4.2 中國居民的大學教育收入回報
第5章 傾向值匹配法在醫(yī)學觀察數(shù)據(jù)上的應用
5.1 心衰住院病人觀察數(shù)據(jù)背景
5.2 中藥對心衰住院病人的費用與療效分析
5.2.1 費用對比分析
5.2.2 療效對比分析
5.2.3 多因素分析——Cox比例風險模型
第6章 結束語
6.1 本文的貢獻與創(chuàng)新點
6.2 未來研究工作展望
參考文獻
致謝
研究生期間錄用(投遞)論文情況
【參考文獻】:
期刊論文
[1]斷點回歸設計:基本邏輯、方法、應用述評[J]. 羅勝. 統(tǒng)計與決策. 2016(10)
[2]邏輯、想象和詮釋: 工具變量在社會科學因果推斷中的應用[J]. 陳云松. 社會學研究. 2012(06)
[3]傾向值匹配與因果推論:方法論述評[J]. 胡安寧. 社會學研究. 2012(01)
[4]對存在治療選擇偏倚的觀察性研究的分析:采用傾向評分和工具變量法評價有創(chuàng)性心臟治療對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)學期刊文摘(心臟病學分冊). 2007(07)
本文編號:3371459
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