stratamatch：使用试验设计进行预后评分分层
摘要：大样本观察研究中的最佳倾向分数匹配作为因果推断研究的一种最常见方法之一，然而，关于倾向分数匹配统计特性的一些批评对该技术的统计效率产生了疑问，并且对大规模数据集中的最优匹配的可扩展性较差，使得这种方法在现代观察性数据中的样本量日益普遍错误时变得不方便或不可行。stratamatch软件包为“分层匹配设计”提供了实施支持和诊断，该方法解决了大样本观察研究中最佳倾向分数匹配的这两个问题。首先，分层数据可以更高效地匹配大规模数据集。其次，stratamatch实现了“试点设计”方法，以通过预后评分进行分层，这可能提高效应估计的精度并增加对未测混杂的敏感性分析中的统计功效。
作者：Rachael C. Aikens, Joseph Rigdon, Justin Lee, Michael Baiocchi, Andrew B. Goldstone, Peter Chiu, Y. Joseph Woo, Jonathan H. Chen
论文ID：2001.02775
分类：Computation
分类简称：stat.CO
提交时间：2021-03-01