Проектирование vs анализ наблюдательных исследований для причинных эффектов: параллели с дизайном рандомизированных испытаний

Для оценки причинных эффектов вмешательств рандомизированные эксперименты обычно считаются золотым стандартом. Тем не менее они часто неприемлемы по разным причинам, таким как этические соображения, чрезмерная стоимость или временные ограничения. Следовательно, значительная часть наших знаний о причинных эффектах должна поступать из наблюдательных исследований без рандомизации. В статье отстаивается позиция, что наблюдательные исследования могут и должны проектироваться таким образом, чтобы максимально приближаться к рандомизированным экспериментам. В частности, наблюдательные исследования следует проектировать, используя только фоновые (предэкспозиционные) данные для формирования подгрупп сопоставимых обработанных и контрольных единиц, где «сопоставимые» означает сходство их распределений по фоновым переменным. Крайне важно, что эта работа должна проводиться без доступа к каким-либо данным о результатах, что обеспечивает объективность проектирования. Во многих ситуациях такая объективная постановка задачи по созданию подгрупп сопоставимых обработанных и контрольных единиц, сбалансированных по ковариатам, может быть достигнута с помощью методов скоринговой функции склонности (propensity score). Представлена теоретическая перспектива, лежащая в основе этой позиции, а затем приведено конкретное применение в контексте судебных разбирательств по табаку в США. В этом приложении методы propensity score используются для создания подгрупп обработанных единиц (мужчины — текущие курильщики) и контрольных единиц (мужчины — никогда не курившие), которые по распределениям наблюдаемых фоновых характеристик как минимум так же сопоставимы, как если бы они были рандомизированы. Набор этих подгрупп затем аппроксимирует рандомизированный блочный эксперимент относительно наблюдаемых ковариат.