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논문 기본 정보
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- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국통계학회 CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods) CSAM(Communications for Statistical Applications and Methods) 제27권 제6호
- 발행연도
- 2020.11
- 수록면
- 675 - 688 (14page)
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In survival analysis of observational data, the inverse probability weighting method and the Cox proportional hazards model are widely used when estimating the causal effects of multiple-valued treatment. In this paper, the two kinds of weights have been examined in the inverse probability weighting method. We explain the reason why the stabilized weight is more appropriate when an inverse probability weighting method using the generalized propensity score is applied. We also emphasize that a marginal hazard ratio and the conditional hazard ratio should be distinguished when defining the hazard ratio as a treatment effect under the Cox proportional hazards model. A simulation study based on real data is conducted to provide concrete numerical evidence.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Inverse probability weighting and causal hazard ratio
3. Simulation study
4. Conclusion
References
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