不同样本量条件下倾向性评分法与logistic回归法估计处理效应的比较研究

目的 比较不同倾向性评分方法及logistic回归法在不同样本量的条件下估计处理效应的优劣.方法 采用Monte Carlo模拟方法生成数据集,比较各统计分析方法估计处理效应的优劣.评价指标包括效应点估计值、相对偏倚及均方误差等.结果 当样本量为900时,倾向性评分逆处理概率加权法、分层法、回归调整法的相对偏倚最小.logistic回归法的相对偏倚最大,稳健性最差.当样本量为650时,逆处理概率加权法的相对偏倚最小,均方误差最小.当样本量为400时,逆处理概率加权法的均方误差最小,稳健性最好.当样本量为300时,倾向性评分匹配法的均方误差最大.当样本量为200时,倾向性评分匹配法相对偏倚最小.结论 在处理数据结构较为简单的观察性研究资料时,logistic回归法可能产生较大偏倚,倾向性评分逆处理概率加权法为较优选择.