Stata軟件之因果推斷

    Stata因果推斷2024.4.1知乎

    傾向值匹配、IPW等

    Stata的因果推斷功能允許您從觀察數(shù)據(jù)中估計實驗類型的因果效應(yīng)(**效應(yīng))。是否對連續(xù)、二元、計數(shù)或生存結(jié)果感興趣? 是在模擬結(jié)果過程還是**過程?Stata可以估算您的**效果。有了這樣一套全面的估計量,您就會找到適合您的那一個。

    1                

     估計量

    ? 雙重差分(DID)

    ? 異質(zhì)性DID(新增)

    ? 逆概率權(quán)重(IPW)

    ? 傾向得分匹配

    ? 協(xié)變量匹配

    ? 回歸調(diào)整

    ? 加權(quán)回歸

    ? 雙重穩(wěn)健方法

    – 增強型IPW(AIPW)

    – 帶回歸調(diào)整的IPW

    – 具有l(wèi)asso選擇控件的AIPW

    ? 因果中介(新增)

     

    統(tǒng)計

    ? 平均處理效應(yīng)(ATEs)

    ? 處理后的ATEs(ATETs)

    ? 潛在結(jié)果手段(POM)

    ? 直接影響、間接影響

     

    結(jié)果

    ? 連續(xù)—線性

    ? 二進制—logistic、概率、異方差

    ? 計數(shù)—Poisson

    ? 分?jǐn)?shù)

    ? 非負,包括指數(shù)平均值

    ? 生存率—指數(shù)、Weibull、伽瑪、對數(shù)正態(tài)

     

    **

    ? 二進制—logistic、概率、異方差

    ? 多值——多項logistic

     

    診斷

    ? 重疊圖

    ? 協(xié)變量平衡

     

    內(nèi)生性處理效應(yīng)

    ? 連續(xù)、截尾、二進制、有序和計數(shù)結(jié)果

    ? ATEs、ATETs和POMs

    ? 結(jié)合內(nèi)生協(xié)變量、樣本選擇和面板數(shù)據(jù)

    ? 內(nèi)生性檢驗

     2

     

    也許你是一名醫(yī)學(xué)研究人員,知道醫(yī)生在決定是否開藥**高血壓時考慮的變量,但你對應(yīng)該用來模擬血壓的變量卻遠沒有那么自信。

     

    您可以使用IPW估計器,

    ? teffects ipw (bp) (drug x1 x2)

     

    或傾向性得分匹配

    ? teffects psmatch (bp) (drug x1 x2)

     

    了解更多影響血壓的變量,但不了解哪些決定是否開藥的變量?

     

    使用回歸調(diào)整,

    ? teffects ra (bp x1 x3) (drug)

     

    或較近鄰匹配,

    ? teffects nnmatch (bp x1 x3) (drug)


     如果你同時知道血壓建模和是否開具藥物處方,你可以使用雙重穩(wěn)健估計量中的一個。

     

    使用增強的IPW,

    ? teffects aipw (bp x1 x3) (drug x1 x2)

     

    或采用回歸調(diào)整的IPW,

    ? teffects ipwra (bp x1 x3) (drug x1 x2)

     

    令人驚訝的是,使用這些雙重穩(wěn)健的方法,我們只需要正確對待兩個模型規(guī)范中的一個。

     

    讓我們看一個使用帶回歸調(diào)整的IPW例子。我們將收縮壓建模為年齡、高血壓家族史、吸煙和體重的函數(shù)。是否開藥被模擬為年齡、家族史和體重的函數(shù)。

    ? teffects ipwra

    (bp age fam_history smokes weight)

    (drug age fam_history weight)

     3


    ATE為-21.4。若所有患者均按醫(yī)囑服藥,平均血壓將下降21.4mm Hg。在沒有人給藥的情況下,167.5的POM為我們提供了估計的收縮壓。

     

    讓我們開看一些診斷。協(xié)變量是否平衡?我們可以查看年齡的核密度圖,例如,比較處理過的和未處理過的。

     

    ? tebalance density age

    4

    加權(quán)后,年齡的密度非常相似。

     

    我們可以對所有協(xié)變量進行平衡性檢驗。

    ? tebalance overid

     5

    我們并不反對所有協(xié)變量都是平衡的這一原假設(shè)。

     

    我們只談到了可用的**效果估計量的范圍。

     

    你有二元結(jié)果嗎?

    ? teffects ipwra (y x1 x2, probit) (treat x1 x3)

     

    或是生存結(jié)果?

    ? stteffects ipwra (x1 x2) (treat x1 x3)

     

    是否存在內(nèi)生性問題?

    ? eteffects (y x1 x2) (treat x1 x3)

     

    你有很多潛在的控制因素嗎?

    ? telasso (y x1 x2 x3 x4 ...)

    (treat x1 x2 x3 x4 ...)

     

    你有中介變量嗎?

    ? mediate (y x1 x2) (m x1 x3) (treat)

     

    等等……


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