截尾stata

倾向值匹配、IPW等

Stata的因果推断功能允许您从观察数据中估计实验类型的因果效应(治疗效应)。是否对连续、二元、计数或生存结果感兴趣? 是在模拟结果过程还是治疗过程？Stata可以估算您的治疗效果。有了这样一套全面的估计量，您就会找到适合您的那一个。

 估计量

• 双重差分（DID）

• 异质性DID（新增）

• 逆概率权重（IPW）

• 倾向得分匹配

• 协变量匹配

• 回归调整

• 加权回归

• 双重稳健方法

– 增强型IPW（AIPW）

– 带回归调整的IPW

– 具有lasso选择控件的AIPW

• 因果中介（新增）

统计

• 平均处理效应（ATEs）

• 处理后的ATEs（ATETs）

• 潜在结果手段（POM）

• 直接影响、间接影响

结果

• 连续—线性

• 二进制—logistic、概率、异方差

• 计数—Poisson

• 分数

• 非负，包括指数平均值

• 生存率—指数、Weibull、伽玛、对数正态

治疗

• 二进制—logistic、概率、异方差

• 多值——多项logistic

诊断

• 重叠图

• 协变量平衡

内生性处理效应

• 连续、截尾、二进制、有序和计数结果

• ATEs、ATETs和POMs

• 结合内生协变量、样本选择和面板数据

• 内生性检验

也许你是一名医学研究人员，知道医生在决定是否开药治疗高血压时考虑的变量，但你对应该用来模拟血压的变量却远没有那么自信。

您可以使用IPW估计器，

• teffects ipw (bp) (drug x1 x2)

或倾向性得分匹配

• teffects psmatch (bp) (drug x1 x2)

了解更多影响血压的变量，但不了解哪些决定是否开药的变量？

使用回归调整，

• teffects ra (bp x1 x3) (drug)

或最近邻匹配，

• teffects nnmatch (bp x1 x3) (drug)

 如果你同时知道血压建模和是否开具药物处方，你可以使用双重稳健估计量中的一个。

使用增强的IPW，

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

或采用回归调整的IPW，

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

令人惊讶的是，使用这些双重稳健的方法，我们只需要正确对待两个模型规范中的一个。

让我们看一个使用带回归调整的IPW例子。我们将收缩压建模为年龄、高血压家族史、吸烟和体重的函数。是否开药被模拟为年龄、家族史和体重的函数。

• teffects ipwra

(bp age fam_history smokes weight)

(drug age fam_history weight)

ATE为-21.4。若所有患者均按医嘱服药，平均血压将下降21.4mm Hg。在没有人给药的情况下，167.5的POM为我们提供了估计的收缩压。

让我们开看一些诊断。协变量是否平衡？我们可以查看年龄的核密度图，例如，比较处理过的和未处理过的。

• tebalance density age

加权后，年龄的密度非常相似。

我们可以对所有协变量进行平衡性检验。

• tebalance overid

我们并不反对所有协变量都是平衡的这一原假设。

我们只谈到了可用的治疗效果估计量的范围。

你有二元结果吗？

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

或是生存结果？

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

是否存在内生性问题？

• eteffects (y x1 x2) (treat x1 x3)

你有很多潜在的控制因素吗？

• telasso (y x1 x2 x3 x4 ...)

(treat x1 x2 x3 x4 ...)

你有中介变量吗?

• mediate (y x1 x2) (m x1 x3) (treat)

等等……

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