Sensitivity of Two-Sample Permutation Inferences in Observational Studies
观察性研究中两样本置换推断的敏感性AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接分析观察性处理分配、未观测协变量偏差及推断敏感性，明确对应因果推断中的未观测混杂敏感性分析。
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代码、数据与补充材料
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观察性研究中两样本置换推断的敏感性
- 研究问题
- 在未随机分配处理的观察性研究中，如何展示未观测协变量引起的分配偏离，对未匹配两组置换检验和置信区间的影响？
- 方法与思路
- 作者将通常的随机化参考分布嵌入由未观测协变量引起的一参数偏离族，通过改变参数展示显著性水平和置信区间的敏感性。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称方法适用于秩和、删失结局、评分类别和二元响应等检验；例子表明，不同比较对未观测偏差的敏感程度差异明显。
- 阅读关注点
- 应核对敏感性参数如何限制处理分配概率、未匹配情形的计算细节，以及检验和区间如何随参数变化并解释其实际含义。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；敏感性分析不能确认未观测偏差的真实大小，摘要也未提供具体界限与实例结果。
原文摘要
In observational studies, subjects are not randomly assigned to treatment or control, so they may differ in their chances of receiving the treatment. A simple method is developed and demonstrated for displaying the sensitivity of conventional two-group permutation inferences to departures from random assignment of treatments. The unmatched case, discussed here, differs in certain technical and computational details from the matched case, discussed previously; however, the underlying model and the method for quantifying departures from randomization are the same. The method may be applied to Wilcoxon's rank sum test, the Gehan and log-rank tests for censored outcomes, Mantel's test for scored categories, and Fisher's exact test for binary responses. The method embeds the usual randomization reference distribution in a one-parameter family of departures involving an unobserved covariate that would have been controlled by adjustments had it been observed. As this parameter is varied, the sensitivity of permutational significance levels and confidence intervals is displayed. Brief discussion of an example shows that comparisons vary considerably in their degree of sensitivity to unobserved biases.