统计地图是用不同的颜色和花纹表示统计数值在地理分布上的变化,适宜描述研究指标的地理分布[1]。尤其是在流行病学研究中,统计地图用来描述疾病在地区、时间的分布再合适不过。地图的绘制、处理经常出现在地理信息系统(geographical in...统计地图是用不同的颜色和花纹表示统计数值在地理分布上的变化,适宜描述研究指标的地理分布[1]。尤其是在流行病学研究中,统计地图用来描述疾病在地区、时间的分布再合适不过。地图的绘制、处理经常出现在地理信息系统(geographical information systems)中。随着学科交融和统计学的发展,地图的绘制,特别是统计地图的绘制已经不仅限于使用固定的地理信息系统专用软件,如ArcGIS等.展开更多
目的利用SAS开发的CAUSALTRT过程,实现三类估计方法的因果效应估计。方法采用SmokingWeight数据集,以戒烟为处理变量,体重变化为结局变量,其他因素为混杂变量,通过增强逆概率加权法(augmented inverse probability weighting,AIPW)对平...目的利用SAS开发的CAUSALTRT过程,实现三类估计方法的因果效应估计。方法采用SmokingWeight数据集,以戒烟为处理变量,体重变化为结局变量,其他因素为混杂变量,通过增强逆概率加权法(augmented inverse probability weighting,AIPW)对平均处理效应(the average treatment effect,ATE)进行估计,通过回归调整法(regression adjustment,REGADJ)对处理组平均处理效应(the average treatment effect for the treated,ATT)进行估计。结果戒烟对体重变化的ATE和ATT分别为3.209(95%CI:2.232~4.187)和3.276(95%CI:2.332~4.219)。结论CAUSALTRT可以实现不同的因果效应估计,但应用时需要考虑其是否满足前提假设以及注意事项。展开更多
文摘统计地图是用不同的颜色和花纹表示统计数值在地理分布上的变化,适宜描述研究指标的地理分布[1]。尤其是在流行病学研究中,统计地图用来描述疾病在地区、时间的分布再合适不过。地图的绘制、处理经常出现在地理信息系统(geographical information systems)中。随着学科交融和统计学的发展,地图的绘制,特别是统计地图的绘制已经不仅限于使用固定的地理信息系统专用软件,如ArcGIS等.
文摘目的利用SAS开发的CAUSALTRT过程,实现三类估计方法的因果效应估计。方法采用SmokingWeight数据集,以戒烟为处理变量,体重变化为结局变量,其他因素为混杂变量,通过增强逆概率加权法(augmented inverse probability weighting,AIPW)对平均处理效应(the average treatment effect,ATE)进行估计,通过回归调整法(regression adjustment,REGADJ)对处理组平均处理效应(the average treatment effect for the treated,ATT)进行估计。结果戒烟对体重变化的ATE和ATT分别为3.209(95%CI:2.232~4.187)和3.276(95%CI:2.332~4.219)。结论CAUSALTRT可以实现不同的因果效应估计,但应用时需要考虑其是否满足前提假设以及注意事项。
