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倾向指数
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目录
1、什么是倾向指数
2、倾向指数的研究类型
4、倾向指数应用的关键问题
5、倾向指数的优点和局限性
3、倾向指数的应用范围
6、案例应用
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什么是混杂？在流行病中研究中如何处理混杂因素？
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如果研究人群中存在一个或多个既与观察结局有关,又与处理因素有关的外来因素,那么就可能会掩盖或夸大所研究的处理因素与观察结局之间的联系。这种影响称之为混杂偏倚(confounding bias)或称混杂(confounding)。这些外来因素称为混杂因素(confounding factors)。
临床随机对照试验（randomized controlled trial ）
传统的控制混杂偏倚的方法包括在研究设计阶段进行配比, 或在数据分析阶段按照混杂因素分层,或采用多因素数学模型进行调整等
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倾向指数(propensity score, PS，倾向评分)的概念由Rosenbaum和Rubin在1983年首次提出。2000年之后，这一方法日益受到人们的关注。国际上越来越多的研究者将倾向指数法应用到流行病学、健康服务研究、经济学以及社会科学等许多领域。在流行病学研究中，该方法可以在分析和设计阶段有效平衡非随机对照研究中的混杂偏倚，使研究结果接近随机对照研究的效果。
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通过Pub Med检索“propensity score”，2000年之前共有77篇，到2010有1691篇，截止到目前为止有4320篇。
在数据库CNKI中检索“倾向指数”或“倾向评分”，2004年之前没有相关文献，截止到目前为止只检索到相关文献17篇。
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倾向指数，它是多个协变量的一个函数，通过倾向指数的变化可以表示多个协变量共同作用的结果,来均衡处理组和对照组间的协变量分布。倾向指数是所有协变量的一个函数，在大样本情况下，经过倾向指数调整的组间个体，除了处理因素和结果变量分布不同外，其他协变量应当均衡可比，相当于“事后随机化”，使观察性数据达到“接近随机分配数据”的效果。
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倾向指数的基本原理
倾向指数的理论值，记为E(X),由以下函数模型产生：
E(X)=P(Z=1｜X=x)
(其中分组变量=Z，Z=1代表样本接受处理组，Z=0代表样本接受对照组，X=x代表除处理因素以外的所有已知的混杂因素，即特征变量。)假定分组变量Z和特征变量Xi相互独立，则
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P就是所定义的倾向指数，这里倾向指数P是评价两组间特征变量Xi均衡性的近似函数。如果从处理组选出研究对象i，则Pi ( Zi = 1| Xi = xi)，再从对照组选出一个研究对象j，那么Pj ( zj = 0| Xj= xj)；如果Pi = Pj，则必然有x i = x j，如果我们尽量使Pi≈ Pj，则xi和xj必然十分接近。由此可见，倾向指数Pi最大限度地概括混杂因素xi的作用，因而可以有效地保持处理组和对照组间xi的均衡性，使两组间各个特征变量均衡一致。
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多数情况下Zi 均为二分类变量，因此可以运用判别分析或logistic回归的方法，估计出各个研究对象的倾向指数Pi。如果特征变量xi均为正态分布的计量数值，宜于选用判别分析法估计出各个观察对象的倾向指数Pi；在大多数情况下，尤其是医学研究资料，xi中都包含有一些二分类变量或等级变量，多选用非条件logistic回归的方法来估计倾向指数，数学模型如下：
其中，e(xi)为倾向指数，α,β为模型参数，其中α即组间效应，β为回归系数，X为协变量。
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