Điểm số phù hợp với điều trị thay đổi theo thời gian

8

Quy trình khớp điểm xu hướng cơ bản hoạt động với dữ liệu cắt ngang (tức là được thu thập tại một thời điểm nhất định). Lệnh psmatch2 phổ biến sử dụng biến giả cho biết rằng các quan sát thuộc về nhóm điều trị hoặc nhóm kiểm soát.

Tuy nhiên, trong tập dữ liệu của tôi, chức năng chỉ báo này thay đổi theo thời gian. Dữ liệu trông như sau: Tôi xác định các cá nhân và theo dõi họ trong khoảng thời gian 12 năm. Tại một số thời điểm trong khoảng thời gian này, các cá nhân có thể được điều trị, vì vậy họ "chuyển từ nhóm kiểm soát sang nhóm điều trị". Lưu ý rằng điều này có thể xảy ra bất cứ lúc nào trong thời gian (sic!) Cho mỗi cá nhân.

Trên đó, phân tích tiếp theo của tôi sẽ phụ thuộc vào thời gian: Từ lúc các cá nhân đang được điều trị, tôi muốn ước tính ATT nhưng chỉ trong năm tiếp theo (sic!). Vì vậy, tôi không quan tâm nữa về những người được điều trị 1 năm sau khi điều trị của họ bắt đầu.

psmatch2dường như là rất hạn chế khi nói đến đó. Bạn có thấy bất kỳ khả năng về cách làm điều đó? Có lẽ cũng có những Phương thức Kết hợp cho phép tôi làm điều đó.

PS: Có một câu hỏi tương tự ở đây trong diễn đàn, tuy nhiên nó không giúp tôi giải quyết vấn đề này.

stata panel-data propensity-scores

— Jhonny
nguồn

1

Nhiều "trọng số" được sử dụng để phân tích sử dụng các phương pháp rất giống nhau và có các biện minh rất giống nhau. Tuy nhiên, điều quan trọng là phải tham khảo chúng một cách chính xác. Theo hiểu biết của tôi, điểm số xu hướng không được sử dụng để tính toán cho các phương pháp điều trị thay đổi theo thời gian. Tôi tin rằng bạn đang nghĩ về các mô hình cấu trúc cận biên .

— AdamO

Cảm ơn bạn cho gợi ý này, tôi đã không biết về mô hình này. Chúng dường như rất phổ biến trong văn học dịch tễ học và y học, tuy nhiên không phải trong kinh tế / khoa học xã hội là nền tảng của tôi.

— Jhonny

Tôi đã hỏi một câu hỏi tương tự vài tuần trước: stats.stackexchange.com/questions/113670/iêu

— Adam Robinsson

6

Có thể bài viết sau đây có liên quan đến trường hợp của bạn: Lu B. Kết hợp điểm số với các hiệp phương thức phụ thuộc thời gian. Sinh trắc học 2005; 61, 721 trận728 .

Trong tình huống được xem xét trong bài báo, các đối tượng có thể bắt đầu điều trị tại bất kỳ thời điểm nào trong khoảng thời gian quan sát. Một cá nhân bị phơi nhiễm tại thời điểm được khớp với một số kiểm soát được chọn từ nhóm rủi ro tương ứng, tức là từ tất cả các đối tượng vẫn có nguy cơ bị lộ tại thời điểm . $t$ $t$

$t$

h (t) = = h_{0} (t) điểm kinh nghiệm (β^{'} x (t))

$h(t)=h_0(t)\exp(\beta'x(t))$

x (t)

$x(t)$

d (x_{Tôi} (t), x_{j} (t)) = = {({\hat{β}}^{'} x_{Tôi} (t) - {\hat{β}}^{'} x_{j} (t))}^{2} .

$d(x_i(t),x_j(t))=\left(\hat\beta'x_i(t)-\hat\beta'x_j(t)\right)^2.$

— a.arfe
nguồn

1

Stata 13 có một ước tính hiệu quả điều trị đa giá trị . Có thể điều chỉnh lại vấn đề của bạn thành điều trị đa trị liệu, trong đó điều trị được lập chỉ mục theo thời gian (điều trị trong năm 1, điều trị trong năm 2, ..., điều trị trong năm 12) thay vì nhị phân. Kết quả sẽ được đo trong năm sau khi điều trị.

— Dimitriy V. Masterov
nguồn

Trong thiết lập của tôi, điều trị có thể xảy ra bất kỳ ngày nào trong suốt 12 năm khiến giải pháp này không thực tế (bộ dữ liệu bao gồm hơn một triệu quan sát). Trên đó, các cá nhân điều trị nhận được là giống hệt nhau (mặc dù nó xảy ra tại các thời điểm khác nhau) - điều này không được xem xét từ sự hiểu biết của tôi về người ước tính đề xuất.

— Jhonny