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基于广义增强模型的倾向性评分重叠权重加权方法研究
1
作者
涂博祥
秦婴逸
+1 位作者
徐宵
赵艳芳
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2024年第5期676-681,共6页
目的本研究构建了基于广义增强模型的倾向性评分重叠权重加权模型(GBM-OW)。方法通过模拟数据探讨在混杂因素与处理因素间关系复杂的情况下,不同样本量,不同倾向性评分值重叠程度下GBM-OW模型在均衡混杂因素、效应估计等方面的表现,并...
目的本研究构建了基于广义增强模型的倾向性评分重叠权重加权模型(GBM-OW)。方法通过模拟数据探讨在混杂因素与处理因素间关系复杂的情况下,不同样本量,不同倾向性评分值重叠程度下GBM-OW模型在均衡混杂因素、效应估计等方面的表现,并与多因素调整模型及其它三种倾向性评分加权模型进行比较。结果及结论从模拟结果来看,当变量之间关系复杂、样本量大、倾向性评分值重叠程度小的情况下,GBM-OW模型在各方面均有较好的表现,可应用于观察性研究中。
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关键词
倾向性评分
重叠权重
广义增强模型
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题名
基于广义增强模型的倾向性评分重叠权重加权方法研究
1
作者
涂博祥
秦婴逸
徐宵
赵艳芳
机构
海军军医大学军队卫生统计学教研室
同济大学医学院
出处
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2024年第5期676-681,共6页
基金
国家自然科学基金项目(82003558)
海军军医大学“深蓝”人才工程“启航计划”
上海市2022年度“科技创新行动计划”启明星项目(22QA1411400)。
文摘
目的本研究构建了基于广义增强模型的倾向性评分重叠权重加权模型(GBM-OW)。方法通过模拟数据探讨在混杂因素与处理因素间关系复杂的情况下,不同样本量,不同倾向性评分值重叠程度下GBM-OW模型在均衡混杂因素、效应估计等方面的表现,并与多因素调整模型及其它三种倾向性评分加权模型进行比较。结果及结论从模拟结果来看,当变量之间关系复杂、样本量大、倾向性评分值重叠程度小的情况下,GBM-OW模型在各方面均有较好的表现,可应用于观察性研究中。
关键词
倾向性评分
重叠权重
广义增强模型
Keywords
Propensity score
Overlap weighting
Generalized boosted model
分类号
R191.5 [医药卫生—卫生事业管理]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于广义增强模型的倾向性评分重叠权重加权方法研究
涂博祥
秦婴逸
徐宵
赵艳芳
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2024
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