Sample splitting for valid statistical inference in target trial emulations
目标试验模拟中有效统计推断的样本分割方法AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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目标试验模拟中有效统计推断的样本分割方法
- 研究问题
- 研究者查看观察数据后反复修订目标试验方案时，如何处理方案选择引起的推断失效，同时允许合理的数据探索？
- 方法与思路
- 作者建议将样本分为探索与分析两部分：先用第一部分确定目标试验方案，再将冻结的方案实施于第二部分并开展推断。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该程序使数据驱动的方案选择与最终推断分离，保留通常的覆盖保证，并以先导研究到正式试验的过程解释其逻辑。
- 阅读关注点
- 应核对样本独立性、方案冻结范围、第二部分推断程序的有效条件，以及分割后样本量损失和目标人群变化的处理。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，不能据此认定已同行评审或期刊接收；摘要未列明覆盖保证条件，样本分割本身并不建立因果识别。
原文摘要
\noindent Target trial emulation has improved comparative effectiveness research by making the causal question, assumptions, and analysis plan explicit. However, target trial protocols are usually developed iteratively. That is, after examining the data, investigators revise the protocol to reflect which target trials the observational data can realistically support. This iterative procedure is part of normal scientific practice, but it raises concerns about selective choices and invalid statistical inference. A simple procedure based on sample splitting addresses the concerns about valid inference. In the initial split, investigators can explore the data to define a target trial protocol. When these choices are made, the target trial protocol is implemented on the second split. Even though the investigators used the data to select the target trial protocol, the statistical inference has the usual coverage guarantees. The procedure intentionally mirrors how trialists move from pilot studies to a phase 3 trial. First, they use data from pilots and early-phase trials to decide on a final protocol. Then they implement this protocol and analyze a new set of data in a phase 3 trial.