แบบจำลองโครงสร้างส่วนเพิ่ม (Marginal Structural Model: MSM)
แบบจำลองโครงสร้างส่วนเพิ่มเป็นกรอบการสร้างแบบจำลองเชิงสาเหตุที่ออกแบบมาเพื่อประมาณผลกระทบของการรักษาที่เปลี่ยนแปลงตามเวลา โดยมีตัวแปรกวนที่เปลี่ยนแปลงตามเวลาซึ่งได้รับผลกระทบจากการรักษาก่อนหน้า การถ่วงน้ำหนักการสังเกตการณ์ใหม่ด้วยน้ำหนักผกผันความน่าจะเป็นของการรักษา (inverse probability of treatment weights) ทำให้ MSM สร้างประชากรเสมือนที่ไม่มีตัวแปรกวน ช่วยให้สามารถประมาณค่าความแตกต่างของการรักษาเชิงสาเหตุได้อย่างไม่ลำเอียง แม้ว่าการปรับด้วยการถดถอยแบบมาตรฐานจะล้มเหลวก็ตาม
อ่านวิธีฉบับเต็ม
เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+26 more
แหล่งอ้างอิง
- Robins, J. M., Hernan, M. A., & Brumback, B. (2000). Marginal structural models and causal inference in epidemiology. Epidemiology, 11(5), 550-560. DOI: 10.1097/00001648-200009000-00011 ↗
- Hernan, M. A., & Robins, J. M. (2020). Causal Inference: What If. Chapman & Hall/CRC. link ↗
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 3). Marginal Structural Model with Inverse Probability of Treatment Weighting. ScholarGate. https://scholargate.app/th/causal-inference/marginal-structural-model
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Difference-in-Differences (DiD)เศรษฐมิติ↔ compare
- การประมาณค่าแบบทนทานสองเท่า (AIPW)การอนุมานเชิงสาเหตุ↔ compare
- การคำนวณ G (สูตร G แบบพาราเมตริก)การอนุมานเชิงสาเหตุ↔ compare
- Inverse Probability Weighting (IPW / IPTW) การถ่วงน้ำหนักด้วยความน่าจะเป็นผกผันการอนุมานเชิงสาเหตุ↔ compare
- การถ่วงน้ำหนักด้วยคะแนนแนวโน้ม (Propensity Score Weighting - PSW / IPW)การอนุมานเชิงสาเหตุ↔ compare