Bayesçi Çift Sağlam Tahmin

DR tahmin edicisi iki çalışma modeli içerir: biri tedavi eğilimi için, diğeri sonuç için. Her iki modelden biri doğru belirtilmişse, ortalama tedavi etkisinin tahmin edicisi tutarlıdır. Bu, bir araştırmacının tek modelli yöntemlerin (yalnızca eğilim skoru ağırlıklandırması veya yalnızca sonuç regresyonu gibi) sunamadığı bir koruma sağlayarak, bir yerine bir modeli doğru yapma konusunda iki şansı olduğu anlamına gelir.

Frekansçı versiyonda, her iki alt model de maksimum olabilirlik ile uydurulur ve DR tahmini, sandviç standart hatası olan tek bir sayıdır. Bayesçi versiyonda, her iki alt modelin parametreleri üzerinde önsel dağılımlar bulunur, artçı çekimler DR formülü aracılığıyla yayılır ve nihai çıktı, tedavi etkisinin tam bir artçı dağılımıdır — her iki modelden gelen belirsizliği birlikte yakalar.

Hayır — tanımlayıcı avantajı budur. Tutarlı tahmin için yalnızca birinin doğru olması gerekir. Ancak, bir model ciddi şekilde yanlış olduğunda sonlu örneklem performansı düşer, bu nedenle her iki bileşen için de dikkatli belirtme ve model kontrolüne yatırım yapmalısınız.

Stan (RStan veya PyStan aracılığıyla) ve JAGS, her iki alt model için özel Bayesçi model kodunu destekledikleri için birincil platformlardır. R paketleri brms veya rstanarm, her bir bileşen modelini ayrı ayrı uydurabilir; bunları bir DR tahmin edicisine birleştirmek, artçı çekimlerin özel olarak işlenmesini gerektirir.

Gerçek önsel bilginizi dahil etmek istediğinizde, örneklem büyüklükleri orta düzeyde olduğunda ve dürüst belirsizlik nicelleştirmesi kritik olduğunda veya önsel dağılımları değiştirerek sistematik duyarlılık analizleri yapmayı düşündüğünüzde Bayesçi versiyonunu tercih edin. Asimptotik frekansçı çıkarımın güvenilir olduğu ve hesaplamanın bir endişe olduğu büyük örneklemler için standart frekansçı DR tahmin edicisi yeterli olabilir.