Bias attenuation results for nondifferentially mismeasured ordinal and coarsened confounders
非差异性误测的有序及粗化混杂变量的偏差衰减结果AI 解读 ↓
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非差异性误测的有序及粗化混杂变量的偏差衰减结果
- 研究问题
- 当二元处理与结局的关系受到有序混杂变量影响、却只能观察其非差异性误测版本时，调整后的效应偏差如何变化？
- 方法与思路
- 作者在混杂变量对处理和结局作用满足某些单调性假设时，比较未调整、误测变量调整和真实效应，并讨论粗化及多变量情形。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，指定条件下误测混杂变量调整的效应位于对应未调整效应与真实效应之间，并在进一步假设下扩展至多个误分类变量。
- 阅读关注点
- 应核对非差异性误测与单调性的精确定义、效应尺度，以及粗化和多个混杂变量结果各自新增的条件。
- 阅读边界
- 所给 OpenAlex 索引摘要未注明稿件版本，也未说明具体效应尺度和完整假设；不能推广为任何误测调整都能减小偏差。
原文摘要
Suppose we are interested in the effect of a binary treatment on an outcome where that relationship is confounded by an ordinal confounder. We assume that the true confounder is not observed, rather we observe a nondifferentially mismeasured version of it. We show that under certain monotonicity assumptions about its effect on the treatment and on the outcome, an effect measure controlling for the mismeasured confounder will fall between its corresponding crude and the true effect measures. We present results for coarsened, and, under further assumptions, for multiple misclassified confounders.