ipwtm（） 评估协变量平衡

问：

我一直在使用多个不同的数据集生成逆概率权重。在加权样本中实现每个时间点的协变量平衡时，我遇到了困难。ipw::ipwtm

这就是为什么我开始测试 ipw 软件包介绍论文中给出的示例。但是，我发现了同样的麻烦。

例如，在本文的第二个示例中，无论选择什么时间点（tstart 或 fuptime），加权样本中的平衡甚至比未加权样本中的余额更差。我会在以后的时间点理解这种不平衡，因为这些权重只在曝光的第一个开关之前产生，但在后续行动开始时已经存在明显的不平衡，我无法理解。

我是否理解了错误，或者还有其他问题？

library(ipw)
data("haartdat")
temp<-ipwtm( exposure=haartind, family="survival", numerator= ~ sex+age, denominator=~sex+age+cd4.sqrt, id="patient", tstart=tstart, timevar=fuptime, type="first", data=haartdat)
haartdat$ipw = temp$ipw.weights
library(cobalt)
bal.tab(haartind~ sex + age + cd4.sqrt, data=haartdat[haartdat$tstart==-100,],weights="ipw",un=T)

人们还可以注意到，这不仅仅是 .同样的发现也可以用 看到。family="survival"family="binomial

library(ipw)
data("haartdat")
temp<-ipwtm( exposure=haartind, family="binomial", link="logit",numerator= ~ sex+age, denominator=~sex+age+cd4.sqrt, id="patient", timevar=fuptime, type="first", data=haartdat)
haartdat$ipw = temp$ipw.weights
library(cobalt)
bal.tab(haartind~ sex + age + cd4.sqrt, data=haartdat[haartdat$tstart==-100,],weights="ipw",un=T)