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平均和边缘治疗效果之间的差异
我一直在阅读一些论文，但对平均治疗效果（ATE）和边际治疗效果（MTE）的具体定义不清楚。他们是一样的吗？ 根据奥斯丁 ... 条件效应是在受试者水平上将受试者从未治疗转移到已治疗的平均效应。来自多变量回归模型的治疗分配指标变量的回归系数是对条件或调整后效应的估计。相反，边际效应是在整个人口水平上将整个人口从未治疗转移到已治疗的平均效应[10]。线性处理效果（均值差异和比例差异）是可折叠的：条件和边际处理效果将重合。但是，当结果是二元的或本质上是事件发生的时间时，优势比和危险比就无法崩溃[11]。罗森鲍姆（Rosenbaum）指出，倾向得分方法允许人们估计边际效应，而不是条件效应[12]。缺乏对不同倾向评分方法来评估边缘治疗效果的研究。 但是在奥斯丁的另一篇论文中，他说 对于每个受试者，治疗的效果被定义为。平均处理效应（ATE）被定义为È [ ÿ 我（1 ）- Ý 我（0 ）]。（Imbens，2004）。ATE是将总体人口从未治疗转移到已治疗的平均效果。ÿ一世（1 ）- ÿ一世（0 ）ÿ一世（1个）-ÿ一世（0）Y_i(1)- Y_i(0)Ë[ Y一世（1 ）- ÿ一世（0 ）]Ë[ÿ一世（1个）-ÿ一世（0）]E[Y_i(1)- Y_i(0)] 所以我的问题是...平均治疗效果和边际治疗效果有什么区别？ 同样，我应该如何分类估计？我有一个倾向得分加权（IPTW）Cox模型。我唯一的协变量是治疗指标。应将得出的危险比视为事后评估还是事后评估？ 编辑：更令人困惑的是，郭在自己的倾向得分分析中声称边际治疗效果是 ...对冷漠边缘人群的治疗效果的特例（EOTM）。在某些政策和实践情况下，区分边际收益和平均收益很重要。例如，上大学的普通学生可能比不关心上学或不上学的边缘学生做得更好（即，成绩更高）。 我觉得这应该加一点盐，因为这是针对社会科学的（我认为边际具有不同的定义），但是我认为我将在这里包括它来显示我为什么感到困惑。