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| 內容簡介： |
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边际结构模型（Marginal Structural Model，MSM）是一类因果推断模型，在心理学、流行病学中应用广泛，模型中的变量出现测量误差会导致参数估计出现偏误。本书对MSM中的变量测量误差进行修正。本书运用模拟外推法对基线混杂变量和后处理混杂变量的测量误差进行修正， 使因果效应的估计偏差得到明显改善， 并基于模拟研究的结论， 使用中国老年健康影响因素跟踪调查数据， 进行了相应的实证分析。
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| 關於作者： |
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魏勇，广东外语外贸大学数学与统计学院教师，研究方向为卫生统计、经济统计，在相关领域发表了多篇学术论文，主持或参与国家级、省部级等各级别科研项目十余项。
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| 目錄：
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第1 章 边际结构模型
1. 1 预备知识
1. 2 MSM 综述
1. 3 MSM 在中介效应分析中的应用
1. 4 小结
第2 章 混杂变量测量误差的影响及修正方法
2. 1 基线混杂变量测量误差对估计的影响
2. 2 线性 MSM 中后处理混杂变量测量误差的影响
2. 3 Cox MSM 中后处理混杂变量测量误差的影响
2. 4 结果分析
2. 5 测量误差修正方法
第3 章 MSM 基线混杂变量的测量误差修正
3. 1 模型设定
3. 2 基线混杂变量的测量误差修正估计步骤
3. 3 模拟研究
3. 4 结果分析
第4 章 线性 MSM 后处理混杂变量的测量误差修正
4. 1 模型设定
4. 2 后处理混杂变量的测量误差修正估计步骤
4. 3 模拟研究
4. 4 结果分析
4. 5 小结
第5 章 睡眠在社会参与和心理幸福感之间的中介效应
5. 1 社会参与、 睡眠和心理幸福感的关系
5. 2 数据说明与样本选择
5. 3 变量测度
5. 4 统计方法
5. 5 结果分析
5. 6 小结
第6 章 Cox MSM 后处理混杂变量的测量误差修正
6. 1 模型设定
6. 2 后处理混杂变量的测量误差修正估计步骤
6. 3 模拟研究
6. 4 结果分析
6. 5 小结
第7 章 心理幸福感在社会参与和死亡风险之间的中介效应
7. 1 社会参与、 心理幸福感和死亡风险的关系
7. 2 数据说明与样本选择
7. 3 变量测度
7. 4 统计方法
7. 5 结果分析
7. 6 小结
附 录
参考文献
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| 內容試閱：
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边际结构模型(Marginal Structural Models， MSM) 建立在反事实变量技术和逆概率权重技术之上， 属于因果推断的范畴。完全随机对照试验是因果推断的“金标准”。在纵向观察性数据研究中， MSM 通过逆概率权重技术可以有效调整依时混杂变量， 从而获得了类似“金标准” 的虚拟研究总体，进而可以进行有效的因果推断。MSM 应用广泛: 分析传统回归模型时， 可以得到因果效应的无偏估计; 分析中介效应时， 可以得到直接效应和间接效应的无偏估计。
没有不可测的混杂变量是MSM 的重要假设之一。然而， 在实际研究中，混杂变量常常含有测量误差。混杂变量测量误差的存在违背了MSM 的上述假设， 此时， 用MSM 分析传统回归模型或中介效应， 仍然可能得到因果效应的有偏估计。因此， 对MSM 中混杂变量的测量误差进行修正十分必要。
针对这一问题， 本书利用权威且常用的模拟外推法对混杂变量的测量误差进行修正， 以期降低因果效应的估计偏差。根据MSM 的估计特点， 模拟外推法分为2 类: 直接模拟外推法和间接模拟外推法。本书选取3 类常用情景进行蒙特卡洛模拟研究， 主要用估计偏差评价修正效果。
① 在MSM 分析传统回归模型情景下(第2、3 章)， 用模拟外推法对基线混杂变量的测量误差进行修正。主要结论如下: 经过模拟外推法对测量误差修正后， 因果效应的估计偏差明显降低， 尤其是在测量误差较小的时候。通过该情景的模拟研究， 读者可以深刻体会MSM 以及模拟外推法的思想， 从而为理解后面2 种场景的分析做好铺垫。
② 在线性MSM (结局变量是连续型变量) 分析中介效应情景下(第2、4 章)， 用模拟外推法对后处理混杂变量的测量误差进行修正。主要结论如下: 经过模拟外推法对测量误差进行修正之后， 直接效应和间接效应的估计偏差均变小。经过模拟外推法修正后， 标准差略微升高。
③ 在Cox MSM (结局变量是生存时间和生存状态) 分析中介效应情景下(第2、6 章)， 分别用直接模拟外推法和间接模拟外推法对后处理混杂变量的测量误差进行修正。主要结论如下: 直接效应和间接效应的估计偏差明显得到改善。后处理混杂变量的测量误差较小时， 偏差改善较明显。经过模拟外推法修正后， 标准差提高。
基于第2 类和第3 类情景下的模拟研究， 本书使用中国老年健康影响因素跟踪调查数据， 进行相应的实证分析， 包括中国老年人(65 岁及以上人群) 睡眠在社会参与与心理幸福感二者关系中的中介效应分析(第5 章)，以及中国高龄老年人(80 岁及以上人群) 心理幸福感在社会参与与死亡风险二者关系中的中介效应分析(第7 章)。在这两类实证研究中， 均对体重的测量误差进行修正。Bootstrap 法检验结果表明， 中国老年人睡眠在社会参与与心理幸福感二者关系中的中介效应有统计学意义， 中国高龄老年人心理幸福感在社会参与与死亡风险二者关系中的中介效应亦有统计学意义。也就是说， 中国老年人社会参与可以部分地通过提升睡眠质量来提高心理幸福感， 中国高龄老年人社会参与可以部分地通过提高心理幸福感来降低死亡风险。政策制定者或医护人员可以根据该研究结果对老年人(包括高龄老年人) 制定相应的干预措施， 从而使老年人(包括高龄老年人) 更幸福、更长寿。
总之， 本书以MSM 为基础， 运用模拟外推法修正了基线混杂变量、后处理混杂变量的测量误差， 从而降低了测量误差造成的偏倚问题， 在一定程度上拓展和丰富了MSM 中变量测量误差的修正理论。
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