统计学 > 方法论
[提交于 2012年10月2日
]
标题: 1:1匹配队列研究和双胞胎研究的分析,具有二元暴露和二元结局
标题: Analysis of 1:1 Matched Cohort Studies and Twin Studies, with Binary Exposures and Binary Outcomes
摘要: 为了改进混杂因素的调整,观察性研究常常基于潜在的混杂因素进行匹配。 虽然配对病例对照研究在文献中很常见且有充分讨论,但我们的重点是配对队列研究,这种研究在文献中较少见且讨论不多。 匹配的数据也自然出现在双胞胎研究中,因为暴露不一致的双胞胎队列可以被视为在大量潜在混杂因素上进行了匹配。 我们将特别关注双胞胎研究的分析。 我们概述了针对二元暴露和二元结局的配对队列研究的各种分析方法。 特别是,我们的目标是回答以下问题:(1)常用分析方法中的目标参数是什么?(2)这些方法的基本假设是什么?(3)这些方法在统计功效方面如何比较?
文献和引用工具
与本文相关的代码,数据和媒体
alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)
演示
推荐器和搜索工具
arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目
arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。
与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。
有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.