Estimands can help clarify the interpretation of treatment effects and ensure that estimators are aligned to the study's objectives. Cluster randomised trials require additional attributes to be defined within the estimand compared to individually randomised trials, including whether treatment effects are marginal or cluster specific, and whether they are participant or cluster average. In this paper, we provide formal definitions of estimands encompassing both these attributes using potential outcomes notation and describe differences between them. We then provide an overview of estimators for each estimand that are asymptotically unbiased under minimal assumptions. Then, through a reanalysis of a published cluster randomised trial, we demonstrate that estimates corresponding to the different estimands can vary considerably. Estimated odds ratios corresponding to different estimands varied by more than 30 percent, from 3.69 to 4.85. We conclude that careful specification of the estimand, along with appropriate choice of estimator, are essential to ensuring that cluster randomised trials are addressing the right question.


翻译:估计量可以帮助澄清治疗效果的解释,并确保估计器与研究目标一致。与个体随机试验相比,集群随机试验需要定义额外的属性,包括治疗效果是边际的还是集群特定的,以及它们是参与者的平均值还是集群平均值。在本文中,我们使用潜在结果符号提供包含这些属性的估计量的正式定义,并描述它们之间的差异。然后,我们提供每个估计量的估计器的概述,这些估计器在最小假设下是渐近无偏的。然后,通过对一项已发布的集群随机试验的重新分析,我们演示了与不同估计量对应的估计量可以有相当大的差异。与不同估计量对应的估计的比值超过30%,从3.69到4.85。我们得出结论:精心说明估计量以及适当的估计器选择对确保集群随机试验回答正确问题至关重要。

0
下载
关闭预览

相关内容

【干货书】工程和科学中的概率和统计,
专知会员服务
57+阅读 · 2022年12月24日
不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
72+阅读 · 2022年6月28日
【硬核书】树与网络上的概率,716页pdf
专知会员服务
71+阅读 · 2021年12月8日
专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
因果效应估计组合拳:Reweighting和Representation
PaperWeekly
0+阅读 · 2022年9月2日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
已删除
将门创投
12+阅读 · 2018年6月25日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
17+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
26+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月16日
VIP会员
相关VIP内容
【干货书】工程和科学中的概率和统计,
专知会员服务
57+阅读 · 2022年12月24日
不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
72+阅读 · 2022年6月28日
【硬核书】树与网络上的概率,716页pdf
专知会员服务
71+阅读 · 2021年12月8日
专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
因果效应估计组合拳:Reweighting和Representation
PaperWeekly
0+阅读 · 2022年9月2日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
已删除
将门创投
12+阅读 · 2018年6月25日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
17+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
26+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员