自然实验

自然实验观察研究,一个事件或情况,允许研究对象的随机或看似随机分配到不同的组利用回答一个特定问题。自然实验通常用来研究情况下,控制实验是不可能的,比如当一个暴露的兴趣几乎不能或伦理上分配给研究对象。情况下,可以创建适当的自然实验包括政策变化的情况下,天气事件和自然灾害。自然实验领域的最常使用流行病学,政治科学,心理学,社会科学。

比较与对照研究设计

实验研究设计的关键特性包括操纵和控制。操作,在这上下文,意味着实验者可以控制哪些研究对象接收哪些风险。例如,受试者随机分配到治疗的一个实验通常接受治疗的药物或治疗的重点实验,而在对照组接受任何治疗或一个不同的治疗。控制是最容易通过随机分配,这意味着参与者被分配到的程序确保每个人都有平等的治疗和控制条件的概率赋值两组。随机分配确保个人特征和经验可能混淆的治疗结果,平均而言,均匀分布在两组之间。这样,至少一个变量可以被操纵,单位是随机分配到不同级别或类别的操纵变量。

在流行病学,黄金标准在研究设计中通常被认为是随机对照试验(RCT)。相关的,然而,只能回答某些类型的流行病学问题,他们不是有用的调查问题的随机分配是行不通的或不道德的。大量的流行病学研究依赖于观测数据,提出问题的因果关系推论从结果。的核心假设因果推理是集团的平均结果暴露于一个治疗养生法代表的平均结果另一组会有如果他们被暴露在相同的治疗方案。如果治疗不是随机分配,如观察性研究的情况下,假设两组交换(已知和未知的混杂因素)是不能被认为是真实的。

作为一个例子,假设一名调查员是糟糕的住房对健康的影响感兴趣。因为它既不实际也不道德随机人们住房条件的变量,这个问题很难研究中使用的实验方法。然而,如果房地产政策变化,比如彩票抵押贷款、补贴颁布,使一些人搬到更理想的住房而造成其他类似的人在他们之前不合格的住房,有可能利用这一政策变化来研究住房变化对卫生结果的影响。在另一个例子,一个著名的自然实验海伦娜、蒙大拿、吸烟被禁止所有公共场所进行为期6个月。调查人员后来下降了60%心脏病发作研究区期间禁止在的效果。

自然实验和准实验

因为自然实验不随机参与者分成暴露组,假设和分析技术通常应用于实验设计是无效的。相反,自然实验准实验,必须思考和分析。随机分配的缺乏意味着多个威胁因果推理,包括摩擦、历史、测试回归、仪表、和成熟,可能会影响观察研究的结果。出于这个原因,自然实验不会明确确定因果关系在特定情况下。然而,他们是一个有用的方法,研究人员,如果小心使用它们可以提供额外的数据,可能有助于研究问题不可能得到,在任何其他方式。

辅助变量

推断因果关系从自然实验的主要限制是无边无际的混杂的存在。一个类的方法来控制混杂和设计的测量错误是基于辅助变量(IV),用于各种各样的应用程序,第四的有效性和解释依靠强大的假设,估计的合理性必须考虑关于因果关系的问题。

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特别是第四分析依赖于假设有效受试者随机,即使是意外随机化(对于行政政策变化或暴露于自然灾害)依从性随机赋值很低。四世的方法可用于控制混杂在观察性研究中,为混杂控制由于不服从,并纠正错误分类。

第四分析,然而,实际上可以产生严重偏差估计。也可以很难识别特定族群的因果效应IV估计适用。此外,第四分析可以增加相当大的不精确估计因果效应。小样本大小在应用静脉注射方法带来了额外的挑战。