主分层
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主分层 Principal stratification是一种应用于因果推断的统计技术，它根据处置后协变量来调整因果效应。其基本思想是识别潜在的分层结构，然后只计算每一层的因果效应。这就是所谓的局部平均处理效应 local average treatment effect（LATE）。
示例
主分层的一个例子是随机对照试验的退出偏移问题。使用处置后的二元协变量(例如：退出)和二元处置变量(例如：“处置”和“对照”) ，受试者可能有四种情形：
- 总是留在研究中的受试者，不管他们被分配了哪种治疗；
- 总是会退出研究的受试者，不管他们被分配了哪种治疗 ；
- 只有在分配到处置组时才退出的受试者；
- 只有在分配到对照组时才退出的受试者。
如果研究人员知道每个受试者属于哪种情形，那么研究人员只需比较第一种情况下的结果，并估计出对该群提有效的因果效应。然而，研究人员并不知道这些信息，因此这种方法需要模型假设。
使用主分层框架还允许为估计效应提供界限（在不同的界限假设下） ，这在退出偏移的情况下很常见。
在评价研究应用中，主成分层通常被称为内生 endogenous层或亚群体 subgroups，并涉及专门的分析方法，用来检查医学和社会科学中的干预或处置的效果。
另见
参考文献
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