Geri Dön

The performance of propensity score methods to estimate the average treatment effect in observational studies with selection bias: A Monte Carlo simulation study

Başlık çevirisi mevcut değil.

PDF İndir

  1. Tez No: 402401
  2. Yazar: SUNGUR GÜREL
  3. Danışmanlar: DR. WALTER LEITE, DR. JAMES ALGINA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Matematik, Computer Engineering and Computer Science and Control, Mathematics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2012
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Unıversıty Of Florıda
  10. Enstitü: Yurtdışı Enstitü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Özet yok.

Özet (Çeviri)

We investigated the performance of four different propensity score (PS) methods to reduce selection bias in estimates of the average treatment effect (ATE) in observational studies: inverse probability of treatment weighting (IPTW), truncated inverse probability of treatment weighting (TIPTW), optimal full propensity score matching (OFPSM), and propensity score stratification (PSS). We compared these methods in combination with three methods of standard error estimation: weighted least squares regression (WLS), Taylor series linearization (TSL), and jackknife (JK). We conducted a Monte Carlo Simulation study manipulating the number of subjects and the ratio of treated to total sample size. The results indicated that IPTW and OFPSM methods removed almost all of the bias while TIPTW and PSS removed about 90% of the bias. Some of TSL and JK standard errors were acceptable, some marginally overestimated, and some moderately overestimated. For the lower ratio of treated on sample sizes, all of the WLS standard errors were strongly underestimated, as designs get balanced, the underestimation gets less serious. Especially for the OFPSM, all of the TSL and JK standard errors were overestimated and WLS standard errors under estimated under all simulated conditions.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    402350

    Dealing with selection bias in multilevel observational studies: An evaluation of propensity score and direct estimation procedures

    Başlık çevirisi yok

    SUNGUR GÜREL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolUnıversıty Of Florıda

    DR. WALTER LEITE

  2. Tez No

    39878

    Stratejik planlamada firma içi analiz PIMS veri tabanı

    Strategic management

    NİLÜFER KURUN (ÖZÇOBAN)

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1994

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. HALUK ERKUT

  3. Tez No

    409651

    Çoklu tedavi etkinliğinin karşılaştırılmasında propensity skor ağırlıklandırması

    Propensity score weighting for the comparison of multiple treatment effects

    OSMAN DEMİR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    BiyoistatistikHacettepe Üniversitesi

    Biyoistatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OSMAN SARAÇBAŞI

  4. Tez No

    515245

    Eğilim skoru kullanılarak eşleştirme yöntemlerinin performanslarının karşılaştırılması

    Comparison of performances of matching methods using propensity score

    ESRA BEŞPINAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    İstatistikGazi Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HÜLYA OLMUŞ

  5. Tez No

    510047

    Synthesis, characterization, and application of a novel thin film composite (TFC) forward osmosis (FO) membrane for seawater desalination

    Deniz suyu arıtımı için yeni ince film kaplamalı ileri osmoz (İO) membranı üretimi, karakterizasyonu ve uygulanması

    RAED M S ELKHALDI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Çevre Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Çevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İSMAİL KOYUNCU

Geri Dön