On the Conservativeness of Robust Variance Estimators in Propensity Score Weighted Cox Models
倾向得分加权 Cox 模型中稳健方差估计的保守性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：摘要围绕倾向得分加权、平均处理效应及其他处理效应权重的推断展开，直接对应因果效应估计的不确定性。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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倾向得分加权 Cox 模型中稳健方差估计的保守性
- 研究问题
- 倾向得分加权 Cox 模型使用非平均处理效应权重时，忽略权重估计的稳健方差是否仍会保守地估计不确定性？
- 方法与思路
- 作者渐近比较忽略和计入权重估计的两类方差估计，并通过模拟及真实数据分析评估非 ATE 权重下的表现。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称非 ATE 权重下的稳健方差未必保守，因而建议在相应 Cox 加权分析中采用计入权重估计的方差方法。
- 阅读关注点
- 应核对所研究的非 ATE 权重、各自对应的目标人群，以及方差差异的推导条件和置信区间覆盖率结果。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审及期刊接收未核实；摘要未列明权重方案与模型条件，不能断言所有非 ATE 权重都会低估方差。
原文摘要
In propensity score weighted analysis, robust variance that does not account for weight estimation is commonly used. In propensity score weighted Cox models (CoxPSW), the robust variance is known to be conservative when weights for the average treatment effect (ATE) are used, but it remains unclear whether this conservativeness also holds for other weighting schemes. This study evaluated the performance of the robust variance in CoxPSW when weights other than ATE are applied. We conducted an asymptotic comparison between the robust variance and a variance estimator that accounts for weight estimation under non-ATE weights. Their performance was further evaluated through simulation studies and real data analysis. The analytical results, simulations, and real data analysis indicated that the robust variance is not necessarily conservative in CoxPSW when weights other than ATE are used. These findings suggest that variance estimators that account for weight estimation should be used when applying non-ATE weights in CoxPSW.