Многозначное лечение

Эта статья может быть слишком технической, чтобы ее могло понять большинство читателей . Пожалуйста, помогите улучшить его, чтобы он был понятен неспециалистам , не удаляя технических деталей. ( Январь 2019 г. ) ( Узнайте, как и когда удалить этот шаблон сообщения )

В статистике, в частности при планировании экспериментов , многозначная обработка - это обработка, которая может принимать более двух значений. Это связано с моделью доза-реакция в медицинской литературе.

Описание [ править ]

Вообще говоря, уровни лечения могут быть конечными или бесконечными, а также порядковыми или кардинальными, что приводит к большому набору возможных эффектов лечения, которые необходимо изучить в приложениях. ^[1] Одним из примеров является влияние различных уровней участия в программе (например, полный и неполный рабочий день) в программе профессионального обучения. ^[2]

Предположим, что существует конечный набор многозначных статусов лечения с некоторым фиксированным целым числом J. Как и в схеме потенциальных результатов, обозначьте совокупность потенциальных результатов при лечении J , обозначает наблюдаемый результат и является показателем, который равен 1, когда лечение равно j, и 0, когда оно не равно j , что приводит к фундаментальной проблеме причинный вывод . ^[3] Общая схема, которая анализирует модели упорядоченного выбора с точки зрения маргинальных эффектов лечения и средних эффектов лечения, широко обсуждалась Хекманом и Витлацилом. ^[4]${\ Displaystyle Т = \ {0,1,2, \ ldots, J, \}}$${\ Displaystyle Y (j) \ подмножество R}$${\ displaystyle Y = \ textstyle \ sum _ {j = 0} ^ {J} \ displaystyle D_ {j} Y (j)}$${\ displaystyle D_ {j}}$

Недавняя работа в литературе по эконометрике и статистике была сосредоточена на оценке и выводе для многозначных методов лечения и условиях игнорирования для определения эффектов лечения. В контексте оценки программы оценка склонности была обобщена, чтобы учесть многозначные методы лечения ^{[5], в} то время как другие работы также были сосредоточены на роли условного среднего предположения о независимости. ^[6] Другая недавняя работа была больше сосредоточена на свойствах большой выборки оценки предельного среднего эффекта лечения, обусловленного уровнем лечения в контексте модели разницы в различиях, ^[7] и на эффективной оценке множественных -значные лечебные эффекты в полупараметрической структуре. ^[8]

Ссылки [ править ]