倾向性评分的敏感性分析及SAS软件实现  

作　　者：王淳 张洪璐 宋德胜 王肖萌 王柯云 常琴雪 李长平 

机构地区：[1]天津医科大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系,300070

出　　处：《中国卫生统计》2023年第2期312-316,320,共6页Chinese Journal of Health Statistics

基　　金：国家自然科学基金青年基金(81803333)。

摘　　要：目的介绍三种倾向性评分的敏感性分析方法的原理及SAS实现,包括Rosenbaum、propensity score calibration、VanderWeele&Arah敏感性分析。方法利用真实世界研究——纤维肌痛的模拟数据集,分别采取Rosenbaum、propensity score calibration和VanderWeele&Arah三种方法进行敏感性分析,并通过Rosenbaum界限、平均干预效应等指标衡量隐藏偏倚,进一步评价主要分析结果的稳健性。结果Rosenbaum、propensity score calibration、VanderWeele&Arah方法均可实现对倾向性评分的敏感性分析,Rosenbaum方法应用最为普遍,propensity score calibration和VanderWeele&Arah方法适用范围更广,对于隐藏偏倚的解释更加具体可靠。结论随着倾向性评分方法的广泛应用,其敏感性分析的重要性也逐渐突显,本研究中介绍的三种方式建议综合使用,全方面评估隐藏偏倚,以提高研究结果的可信度。

关 键 词：倾向性评分 敏感性分析 Rosenbaum PSC VanderWeele&Arah 

分 类 号：R195.1[医药卫生—卫生统计学]