On the statistical role of inexact matching in observational studies
观察性研究中非精确匹配的统计作用AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
本页为预印本版本；arXiv 收录、作者填写的期刊信息以及作者既有发表经历，都不单独证明本篇已接收。作者发表记录按 OpenAlex 身份与完整姓名、本站覆盖期刊 ISSN 及正式卷期核对，只展示已核实例，档案仍可能误合并。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接讨论观察性因果推断中的混杂控制、协变量匹配和处理效应分析，因此归入因果推断。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
关注这篇论文的作者
观察性研究中非精确匹配的统计作用
- 研究问题
- 非精确协变量匹配是否能充分控制已测量混杂，并支持标准随机化检验？若不能，它对后续参数分析的主要统计价值是什么？
- 方法与思路
- 作者分析非精确匹配留下的偏差及其对随机化检验的影响，并在局部误设框架下研究匹配后参数分析对模型选择和误设的敏感性。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，非精确匹配可能使标准随机化检验渐近无效；作者证明其可降低后续参数分析对误设的敏感性，并建议追加协变量调整。
- 阅读关注点
- 应核对残余偏差导致检验失效的条件、局部误设的定义，以及稳健性结论覆盖哪些匹配方法与匹配后的参数调整程序。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审或期刊接收未获核实。摘要未说明具体匹配设计和假设，不能将失效或稳健性结论推广至所有场景。
原文摘要
In observational causal inference, exact covariate matching plays two statistical roles: (i) it effectively controls for bias due to measured confounding; (ii) it justifies assumption-free inference based on randomization tests. This paper shows that inexact covariate matching does not always play these same roles. We find that inexact matching often leaves behind statistically meaningful bias and that this bias renders standard randomization tests asymptotically invalid. We therefore recommend additional model-based covariate adjustment after inexact matching. In the framework of local misspecification, we prove that matching makes subsequent parametric analyses less sensitive to model selection or misspecification. We argue that gaining this robustness is the primary statistical role of inexact matching.