Impact of Outcome Model Misspecification on Regression and Doubly-Robust Inverse Probability Weighting to Estimate Causal Effect
Notice bibliographique
Résumé
Estimating treatment effects with observational data requires adjustment for confounding at the analysis stage. This is typically done by including the measured confounders along with the treatment covariate into a regression model for the outcome. Alternatively, it is also possible to adjust for confounding by taking into account the propensity of an individual to receive treatment, with inverse probability weighting (IPW). In the class of IPW estimators, the so-called doubly-robust estimator also requires the specification of the outcome regression model, in addition to the propensity model. The aim of this paper is to investigate the impact of misspecification of the outcome model on the performances of the usual regression and doubly-robust IPW estimators for estimating treatment effects. We examine the performances of the estimators across the parameter space for different scenarios of model misspecification using large-sample theory. We find that for small-to-moderate sample sizes, the regression estimator compares favorably to the IPW doubly-robust estimator. Finally we argue, both conceptually and on the basis of our results, that treatment-confounder interactions should be included in the outcome regression model.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».