평균 치료 효과와 한계 치료 효과의 차이


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몇 가지 논문을 읽었으며 평균 치료 효과 (ATE) 및 한계 치료 효과 (MTE)의 특정 정의에 대해 잘 모르겠습니다. 그들은 같은가요?

오스틴 에 따르면 ...

조건부 효과는 대상체 수준에서 대상체를 치료되지 않은 상태에서 처리 된 상태로 이동시키는 평균 효과입니다. 다 변수 회귀 모델에서 처리 할당 지표 변수에 대한 회귀 계수는 조건부 또는 조정 된 효과의 추정치입니다. 대조적으로, 한계 효과는 전체 모집단을 치료되지 않은 상태에서 치료 된 상태로 옮기는 평균적인 효과이다 (10).선형 처리 효과 (평균의 차이와 비율의 차이)는 축소 가능합니다. 조건부 및 한계 처리 효과가 일치합니다. 그러나 결과가 이진이거나 사건 발생 시간 인 경우 승률과 위험 비율은 축소 할 수 없습니다 [11]. Rosenbaum은 성향 점수 방법을 사용하여 조건부 효과가 아닌 한계 효과를 추정 할 수 있다고 지적했다 [12]. 한계 치료 효과를 추정하기위한 다양한 성향 점수 방법의 성능에 대한 연구는 부족하다.

그러나 다른 오스틴 신문 에서

와이나는(1)와이나는(0)이자형[와이나는(1)와이나는(0)]. (Imbens, 2004). ATE는 전체 모집단을 치료되지 않은 상태에서 처리 된 상태로 이동시키는 인구 수준의 평균 효과입니다.

제가 가진 질문은 ... 평균 치료 효과와 한계 치료 효과의 차이는 무엇입니까?

또한 내 추정치를 어떻게 분류해야합니까? 성향 가중 가중치 (IPTW) Cox 모델이 있습니다. 나의 유일한 공변량은 치료 지표입니다. 결과 위험 비율을 ATE 또는 MTE로 간주해야합니까?

편집 : 혼란에 추가하기 위해 Guo는 그의 책 성향 점수 분석 에서 한계 처리 효과가 있다고 주장합니다.

... 무관심의 한계 (EOTM)에있는 사람들을위한 치료 효과의 특별한 경우. 일부 정책 및 실무 상황에서는 한계 수익과 평균 수익을 구분하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 대학에 진학하는 평균 학생은 학교에가는 것에 무관심한 한계 학생보다 더 나은 성적을 거둘 수 있습니다.

나는 이것이 소금 한 덩어리로 가져와야한다고 생각합니다. 왜냐하면 이것은 사회 과학 (마진이 다른 정의를 가지고 있다고 생각하는 곳)을 대상으로하기 때문이지만, 왜 내가 혼란 스럽습니까?


"마진 적"이란 경제학에서 다른 것을 의미하는 것이 맞습니다. 여기에서 1을 더 추가 한 결과를 의미 할 수 있으며 이는 무조건 과 동일하지 않습니다 . 예를 들어, IQ로 내림차순으로 대학 지원자를 분류하고 1 : i를 인정하고 (i + 1) : N을 인정하지 않은 경우 (i + 1) 지원자에 대한 대학의 혜택이 최고 i 지원자에게 발생한 혜택의 평균. 이 경우 이익은 더 적을 것이지만 규모에 따라 수익이 증가하는 경우 이익이 더 클 수 있습니다.
gung-복원 Monica Monica

답변:


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귀하가 제공 한 정보 중 일부는 동일하지 않습니다. 나는 조건부 (공변량)와 무조건 부 (마진) 추정의 용어를 더 좋아한다. 문제를 크게 흐리게 하는 매우 미묘한 언어 문제가 있습니다. "인구 평균 효과"를 좋아하는 분석가는 샘플 에서 그러한 효과를 추정하려고 시도하는 위험한 경향이 있습니다.대상 특성의 인구 분포와 관련이 없습니다. 이런 의미에서 추정값을 모집단 평균 추정값이라고하는 것이 아니라 표본 평균 추정값이라고합니다. 표본 평균 추정치는 표본이 온 집단으로 또는 실제로 어떤 집단으로도 이동 될 가능성이 낮다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 이에 대한 한 가지 이유는 피험자가 연구에 참여하는 방법에 대한 다소 임의적 인 선택 기준입니다.

예를 들어,성에 맞게 조정 된 이진 로지스틱 모델에서 치료 A와 치료 B를 비교하면 남성과 여성 모두에게 특정한 치료 효과를 얻을 수 있습니다. 성 변수가 모형에서 생략되면, 치료에 대한 샘플 평균 승산 비 효과가 얻어진다. 이것은 배당률의 비 축소 가능성으로 인해 치료 A의 일부 남성과 치료 B의 일부 여성의 비교입니다. 다른 여성 : 남성 빈도를 가진 모집단이있는 경우, 치료를위한 한계 확률 비에서 비롯된이 평균 치료 효과는 더 이상 적용되지 않습니다.

따라서 개별 과목과 관련된 수량을 원한다면 공변량에 대한 완전한 컨디셔닝이 필요합니다. 그리고 이러한 조건부 추정치는 소위 "인구 평균"추정치가 아니라 인구로 전송되는 추정치입니다.

그것에 대해 생각하는 또 다른 방법 : 치료와 치료를 비교하지 않는 이상적인 연구를 생각해보십시오. 이것은 다중 기간 무작위 교차 연구입니다. 다음으로 가장 좋은 연구는 다음과 같습니다. 각 쌍의 쌍둥이 중 하나가 무작위로 치료 A를 받기 위해 선택되고 다른 하나가 치료 B를 받기 위해 선택된 동일한 쌍둥이에 대한 무작위 시험. 즉, 더 일반적인 병렬 그룹 무작위 대조 시험에서 조건부 효과가 아닌 조건부 효과를 얻기위한 전체 공변량 조정.


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당신의 답변에 감사드립니다. 나는 내 질문의 관점에서 당신이 말한 것을 이해하고 싶다. 나는 개인에 대한 치료 효과를 찾지 않고 오히려 모집단을 일반화하려고합니다 (실제 모집단이 아닌 표본만을 의미하더라도). 치료에만 IPTW 가중 콕스 모델을 실행하면 무조건적이므로 MARGINAL 치료 효과를 추정합니다. 가서 전처리 공변량을 모델에 추가하면 (즉, 이중 강건 추정량으로) 조건부 / 평균 처리 효과를 추정합니다.
RayVelcoro

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맞습니다. 정의에서 한계 처리 효과가 실제로 공변량 값의 전체 표본 분포에 대해 조건부이므로 모든 사람이 관심을 가져야 할 것을 추정하지 않습니다. 조건부 추정은 공변량 조합에 대한 조건입니다. 반면에 특정 대상을 포함하고 관심 대상 이외의 대상의 공변량 값에 조건부로 있지 않습니다.
Frank Harrell
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