非随机对照试验倾向得分区间匹配法的探索与应用

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1、第四军医大学硕士学位论文3.5讨论........................................................................................................504临床试验实例数据分析...............................................................................544.1数据集的确定...................................................

2、.....................................544.2协变量的选择........................................................................................554.3数据匹配................................................................................................554.4匹配后协变量均衡性检验..................

3、..................................................574.5匹配后结果变量的分析.........................................................................594.6讨论........................................................................................................61小结......................

4、........................................................................................63参考文献..............................................................................................................66个人简历和研究成果............................................................

5、..............................73致谢..............................................................................................................74第四军医大学硕士学位论文缩略语表缩略词英文全称中文全称ANCOVAAnalysisofCovariance协方差分析CIConfidenceInterval置信区间GLMGeneralizedLinearModel广义线性模型IPTWInverseProba

6、bilityofTreatmentWeighting逆概率加权法IVInstrumentalVariable工具变量MCARMissingcompletelyatrandom完全随机缺失MARMissingatrandom随机缺失MNARMissingnotatrandom非随机缺失OROddsratio比值比PSPropensityScore倾向得分PSIMPropensityScoreIntervalMatching倾向得分区间匹配PSMPropensityScoreMatching倾向得分匹配RCTRandomizedControlled

7、Trials随机对照试验SDStandardizedDifference标准化差异SMRWstandardizedmortalityratioweighting标准化死亡比加权法-1-第四军医大学硕士学位论文非随机对照试验倾向得分区间匹配法的探索与应用硕士研究生：张亮导师：夏结来教授第四军医大学卫生统计教研室，西安710032中文摘要在大量观察性数据和临床试验研究中，为了估计并评价某种处理效应，选择随机对照试验（randomizedcontrolledtrial，RCT）无疑是最理想的。RCT不仅是“金标准”，也是临床试验统计分析的基础。对不符

8、合随机化原则进行的临床试验所做的一切统计检验其结果的偏性是不可控的。随机化能够提高对比组间各指标的均衡性，降低和消除由于各种混杂因素导致的偏倚，得到真