针对卫生政策评估领域中较为普遍的非随机化数据,发展"事后随机化"技术以控制偏倚具有十分重要的意义。近年,倾向得分法(propensity score,PS)与倍差法(difference in difference,DID)逐步被引入应用于该领域,以保证处理组与...针对卫生政策评估领域中较为普遍的非随机化数据,发展"事后随机化"技术以控制偏倚具有十分重要的意义。近年,倾向得分法(propensity score,PS)与倍差法(difference in difference,DID)逐步被引入应用于该领域,以保证处理组与对照组研究对象特征变量的均衡性,从而减少选择偏倚。倾向得分法主要用于对非随机化试验研究中的混杂因素进行类随机化处理,倍差法则侧重解决自然实验中容易出现的事前差异对结局的影响,两种方法各有优势。本文将从两种方法的理论基础出发,对两种方法及其结合在卫生政策评估中的应用进行回顾与探讨。展开更多
文摘针对卫生政策评估领域中较为普遍的非随机化数据,发展"事后随机化"技术以控制偏倚具有十分重要的意义。近年,倾向得分法(propensity score,PS)与倍差法(difference in difference,DID)逐步被引入应用于该领域,以保证处理组与对照组研究对象特征变量的均衡性,从而减少选择偏倚。倾向得分法主要用于对非随机化试验研究中的混杂因素进行类随机化处理,倍差法则侧重解决自然实验中容易出现的事前差异对结局的影响,两种方法各有优势。本文将从两种方法的理论基础出发,对两种方法及其结合在卫生政策评估中的应用进行回顾与探讨。
