平均治療効果と限界治療効果の違い

私はいくつかの論文を読んできましたが、平均治療効果（ATE）と限界治療効果（MTE）の具体的な定義についてはわかりません。彼らは同じですか？

オースティンによると...

条件付き効果は、被験者レベルで、被験者を未治療から治療に移行する平均効果です。多変数回帰モデルからの治療割り当て指標変数の回帰係数は、条件効果または調整効果の推定値です。対照的に、限界効果とは、母集団レベルで、母集団全体を未治療から治療に移行する平均効果です[10]。線形治療効果（平均値の差と比率の差）は折りたたむことができます。条件付き治療効果と限界治療効果は一致します。ただし、結果がバイナリまたは自然発生時間である場合、オッズ比とハザード比は折りたたみ式ではありません[11]。ローゼンバウムは、傾向スコア法により、条件付き効果ではなく、限界効果を推定できることを指摘している[12]。限界治療効果を推定するためのさまざまな傾向スコア法の性能に関する研究が不足しています。

しかし、別のオースティン紙で、彼は言います

各被験者について、治療の効果はと定義されます。平均治療効果（ATE）はと定義されています。（Imbens、2004）。ATEは、母集団レベルで、母集団全体を未治療から治療に移行する平均効果です。$Y_i(1)- Y_i(0)$$E[Y_i(1)- Y_i(0)]$

だから私が持っている質問は...平均治療効果と限界治療効果の違いは何ですか？

また、見積もりをどのように分類すればよいですか？傾向スコア加重（IPTW）Coxモデルがあります。私の唯一の共変量は治療指標です。結果として生じるハザード比は、ATEまたはMTEと見なされるべきですか？

編集：混乱を増すために、Guoは本の傾向スコア分析で、限界治療効果は

...無関心の限界にある人々（EOTM）に対する治療効果の特別なケース。一部の政策および実務の状況では、限界収益と平均収益を区別することが重要です。たとえば、大学に通う平均的な学生は、学校に通うかどうかについて無関心であるわずかな学生よりも良い（すなわち、より高い成績をとる）可能性があります。

これは社会科学（マージナルの定義が異なると思う）に向けられているので、これを一粒の塩でとるべきだと思いますが、私が混乱している理由を示すためにここに含めると思いました。

あなたが提供した情報のいくつかが述べているように、2つは同じではありません。条件付き（共変量）推定と無条件（限界）推定の用語の方が好きです。あり非常に微妙な言葉の問題は、その雲の問題に大きく。「人口平均効果」を好む傾向があるアナリストは、サンプルからそのような効果を推定しようとする危険な傾向があります被験者特性の母集団分布への言及なし。この意味で、推定値は母平均推定値と呼ばれるべきではなく、サンプル平均推定値と呼ばれるべきです。サンプルの平均推定値は、サンプルの出所である母集団または実際に任意の母集団に輸送される可能性が低いことに注意することが非常に重要です。この理由の1つは、被験者が研究に入る方法に関するややarbitrary意的な選択基準です。

例として、性別を調整したバイナリロジスティックモデルで治療Aと治療Bを比較した場合、男性と女性の両方に特有の治療効果が得られます。モデルから性変数が省略されている場合、治療のサンプル平均オッズ比効果が得られます。これは、実際には、オッズ比の非折りたたみ性のために、治療Aの男性の一部と治療Bの女性の一部を比較したものです。異なる女性：男性の頻度の母集団がある場合、治療の限界オッズ比から生じるこの平均治療効果はもはや適用されません。

したがって、個々の被験者に関係する量が必要な場合は、共変量の完全な条件付けが必要です。そして、これらの条件付き推定値は、いわゆる「人口平均」推定値ではなく、人口に輸送されるものです。

それについて考える別の方法：治療を治療なしと比較するための理想的な研究を考えてください。これは、複数期間のランダム化クロスオーバー研究です。次に、次の最高の研究について考えてみましょう：各ペアの双子の一方が治療Aを得るためにランダムに選択され、もう一方が治療Bを得るために選択される同一双生児のランダム化試験。これらの理想的な研究は両方とも完全な条件付けによって模倣され、すなわち、より一般的な並列グループのランダム化比較試験から限界効果ではなく条件効果を得るための完全な共変量調整。