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。
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
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)
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
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
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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