结构回归模型在因果推断中的应用：强可忽略处理分配

"强可忽略处理分配下因果推断的结构回归模型关 (2000年)" 这篇论文探讨了在强可忽略处理分配条件下的因果推断方法，特别是在2000年由金华和方积乾发表于《华南师范大学学报（自然科学版）》的研究中。该研究关注的是在统计分析中如何准确估计因果效应，特别是平均处理效应（ATE），这是衡量某一处理或干预对结果影响的重要指标。 作者建立了一个结构回归模型来处理这一问题。在模型中，处理分配变量（S）被分为两种情况：S=1表示个体受到处理，S=0表示作为对照。响应变量YS(u)则表示个体在不同处理分配下的响应。ATE是处理组和对照组响应变量的期望差异，它反映了在整体人群中的平均处理效果。 强可忽略处理分配的假设意味着，给定观测的协变量x，处理分配S对响应变量(YO，Yt)的影响是无关的，且每个处理状态的概率都是正的。这是一个关键假设，允许研究者在处理分配不完全随机化的情况下，仍能进行有效的因果推断。 论文指出，当处理分配满足强可忽略性时，通过匹配暴露组和对照组的协变量并计算均值差可以得到ATE的无偏估计。然而，这种方法在实际操作中可能遇到计算复杂性和数据稀疏性的问题。为了解决这些问题，研究者提出了使用极大似然估计法在正态分布假设下估计总体参数，这种方法在大样本下是渐近正态无偏的，并且可以推广到存在测量误差的复杂情况。 此外，论文还讨论了其他方法，如基于倾向分数的分层方法和文献[5]中提到的方法，尽管这些方法在某些情况下也存在挑战。倾向分数是对个体接受特定处理概率的估计，其在处理分配不完全随机时特别有用。然而，这些方法在数据量小或模型检验时可能遇到困难。 这篇论文为因果推断提供了一种基于结构回归模型的新方法，尤其在处理分配不完全随机但满足强可忽略性的场景下，为估计ATE提供了统计上的理论支持和实用工具。这有助于研究人员在社会科学、医学研究以及其他领域更准确地评估干预措施的效果。