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[因果推断工具箱] 混杂与去混杂
一、引子 在介绍混杂的定义及处理方法前，让我们通过一个例子直观地理解混杂。 1998年，《新英格兰医学杂志》的一项研究显示，退休男子经常散步和其死亡率下降之间存在关联。研究的具体情况如下： 研究问题：勤于运动的人是否更长寿 研究方法：追踪707人作为调查样本，在12年追踪期内记录其步行随机对照试验设计有哪些先天优势？
随机对照试验一般用于干预措施疗效比较，其设计的核心要点在于对受试者的分配入组是由正式的随机化程序确定的，最大程度降低选择性偏倚。下图1展示了申办方发起的随机对照试验设计、实施、结果报告的全流程，尽管每个环节都很重要，但无疑最核心的环节还是正确实施随机化分组，随机化的好性能验证-为什么要做正确度
目录正确度的重要性正确度举例 正确度的重要性 前文说了精密度的一些内容,这次就聊一聊正确度,他们俩都是直接影响着患者的诊断与资料.都取决于检验结果(我们发出去的报告单),所以我们对定量测定项目的精密度和正确度性能验证显得十分必要. 正确度代表的是系统误差,以偏倚表示主流: KHB法测度中介效应, 无论线性还是非线性模型, KHB都能分解出直接和间接效应！
凡是搞计量经济的，都关注这个号了 稿件：econometrics666@126.com 所有计量经济圈方法论丛的code程序, 宏微观数据库和各种软件都放在社群里.欢迎到计量经济圈社群交流访问. 关于交互项、中介效应或机制分析，各位学者可以参看如下文章：1.计量回归中的交互项到底什么鬼? 捎一本书给你，2.计Meta分析数据处理流程
前言Meta分析是对具备特定条件的、同课题的诸多研究结果进行综合的一类统计方法。要做好一个meta分析最重要的就是选题，选题决定了工作量大小，选题的新颖性、临床实用性决定了研究的价值，也决定了文章投稿的难易程度。而选定了研究方向之后，具体的研究步骤包AER强调计量方法的重要性, 经济学因果分析中的p值操纵和发表偏倚！
凡是搞计量经济的，都关注这个号了 稿件：econometrics666@126.com 所有计量经济圈方法论丛的code程序, 宏微观数据库和各种软件都放在社群里.欢迎到计量经济圈社群交流访问. 关于p值，可参看1.统计显著与经济显著, 发AER和经济研究的标配，2.美国宣布禁用p值，原来p值很危险，如何取代p值？3.科临床医生如何解读Meta分析论文？
Meta分析是翻译自英文meta-analysis，其中“Meta”一词源于古希腊文，意指将事物综合起来观察。 Meta分析的概念最早由Light和Smoth于1971年提出，是一种对不同研究结果进行合并分析的方法[1-2]。 在医学研究中，Meta分析常用于研究结果的合并，最常见的是随机对照试验（RCT）结果的合并数据的对称、偏倚
常见的分布一般都只有一个峰(peak)，称为单峰(unimode)分布。如果数据是单峰分布的，也意味着数据的众数(mode)只有一个，因为众数是数据的最大值。当数据表现为单峰分布，一般分布具有对称或偏倚的特征。 对称分布(symmetric distribution) 表现在直方图上，对称分布的左右两部分关于均值(m