A tutorial for propensity score weighting methods under violations of the positivity assumption
正值性假设违反时的倾向得分加权方法教程AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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正值性假设违反时的倾向得分加权方法教程
- 研究问题
- 当处理组与对照组缺乏充分重叠、常规处理效应可能不可识别时，应如何选择替代目标效应并实施倾向得分加权？
- 方法与思路
- 作者综述加权 ATE、ATT 和 ATC 等替代目标，介绍主要目标选择、估计与加权后诊断，并结合模拟、两个案例和 ChiPS R 包。
- 材料陈述的贡献
- 摘要所述贡献是将目标效应选择、加权实施及诊断组织为教程，并通过吸烟与血铅、性工作史与 HIV 状态案例展示流程。
- 阅读关注点
- 应核对各权重定义的目标人群、重叠不足与完全无支持的区别，以及加权后平衡、极端权重和不确定性评估。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审与期刊接收均未核实；替代目标仍需相应识别条件，摘要未完整说明，亦不恢复原总体效应。
原文摘要
Violations of the positivity assumption can render conventional causal estimands unidentifiable, including the average treatment effect (ATE), the average treatment effect on the treated (ATT), and the average treatment effect on the controls (ATC). Shifting the inferential focus to their alternative counterparts -- the weighted ATE (WATE), the weighted ATT (WATT), and the weighted ATC (WATC) -- offers valuable insights into treatment effects while preserving internal validity. In this tutorial, we provide a comprehensive review of recent advances in propensity score (PS) weighting methods, along with practical guidance on how to select a primary target estimand (while other estimands serve as supplementary analyses), implement the corresponding PS-weighted estimators, and conduct post-weighting diagnostic assessments. The tutorial is accompanied by a user-friendly R package, ChiPS. We demonstrate the pertinence of various estimators through extensive simulation studies. We illustrate the flow of the tutorial on two real-world case studies: (i) Effect of smoking on blood lead level using data from the 2007-2008 National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES); and (ii) Impact of history of sex work on HIV status among transgender women in South Africa.