《表1 不同方法在样本量为500时比较》

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《贝叶斯工具变量方法在药品安全性主动监测中的应用:一项数据模拟研究》

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注:方法中1表示两阶段Probit残差纳入法，2表示Probit+Logistic残差纳入法，3表示LIML，4表示Fuller-LIML，5表示贝叶斯工具变量方法。

本研究将利用偏倚、标准误、均方误差及置信区间宽度来对贝叶斯工具变量模型与传统的工具变量分析方法进行系统的比较。由于模拟情境众多，此处只展示药品不良反应主动监测研究中常遇到的处理因素发生率低和结局事件发生率的组合、遗漏混杂因素强时的情境，对比了几种方法在不同样本量和不同工具变量强度下的结果（表1～2）。