On kernel machine learning for propensity score estimation under complex confounding structures

Post marketing data offer rich information and cost-effective resources for physicians and policy-makers to address some critical scientific questions in clinical practice. However, the complex confounding structures (e.g., nonlinear and nonadditive interactions) embedded in these observational data often pose major analytical challenges for proper analysis to draw valid conclusions. Furthermore, often made available as electronic health records (EHRs), these data are usually massive with hundreds of thousands observational records, which introduce additional computational challenges. In this paper, for comparative effectiveness analysis, we propose a statistically robust yet computationally efficient propensity score (PS) approach to adjust for the complex confounding structures. Specifically, we propose a kernel-based machine learning method for flexibly and robustly PS modeling to obtain valid PS estimation from observational data with complex confounding structures. The estimated propensity score is then used in the second stage analysis to obtain the consistent average treatment effect estimate. An empirical variance estimator based on the bootstrap is adopted. A split-and-merge algorithm is further developed to reduce the computational workload of the proposed method for big data, and to obtain a valid variance estimator of the average treatment effect estimate as a by-product. As shown by extensive numerical studies and an application to postoperative pain EHR data comparative effectiveness analysis, the proposed approach consistently outperforms other competing methods, demonstrating its practical utility.     

认知社会网络:社会网络研究领域的新视角

认知社会网络将个体认知与社会网络相结合,成为社会网络研究的一个新兴分支。从概念发展、理论基础、测量方法、实证研究、案例分析等方面对认知社会网络做了评述,对文献中存在的问题进行了分析,并从研究内容和方法论2个方面提出了若干研究建议。     

我国高等院校校园网络舆论监管方式研究

互联网的飞速发展对社会生活的方方面面都产生了深远的影响,网络舆论越来越引起人们的关注,尤其是其对高校的影响日益增强。面对这种新的局面,传统的高校校园网络舆论监管方式已经失效,需要寻找一种新的替代方式,在BBS中形成了积极向上成熟理性的舆论倾向和重建解决问题的渠道。     

“新冒现的文学”——美国华裔文学研究综述

美国华裔文学已经历了100多年的发展历程,在文学界占有重要地位。本文着重探讨了美国华裔文学的界定,发展阶段及代表作家,作品题材等问题。由于美国华裔的特殊生活经历和社会地位,使得美国华裔作家大多具备双重文化身份和视野,这一特点在文学作品中得以充分展现。     

二语习得中SSR的应用研究

阅读能力是二语习得中相当重要的一部分,学生阅读能力的好坏直接影响到词汇量的多寡,语感的好坏,知识面的拓宽以及信息的获取。因此,阅读能力的提高一直是英语教师及学生密切关注的问题。SSR方法在英语教学中的应用将会大幅度地提高学生的阅读能力。     

心理资本的作用机制——以社会整合为调节

文章在心理资本主效应研究的基础上,结合传统儒家文化背景和构建“和谐社会”的社会背景引入组织情景变量——社会整合,研究其对心理资本与工作绩效、组织公民行为之间的调节作用.以我国11个公司及1个省属行政单位跨13个行业的员工为研究对象收集数据,采用规范的实证研究方法,运用验证性因子分析和层次回归技术对216份有效数据进行分析,结果表明,社会整合对心理资本和工作绩效的调节作用显著,对心理资本和组织公民行为的调节作用不显著.对企业实践而言,企业可以通过营造高社会整合的组织氛围提高心理资本的作用效果,进而提升绩效.     

象征主义手法在《紫色》中的运用

《紫色》是一部杰出的黑人女权主义代表作。艾丽丝·沃克在这部小说中,从黑人女权主义文学的创作视角出发,充分描述了黑人女性深受性别和种族双重压迫的政治状况及生活遭遇,展现了其对双重压迫的反抗和对完整自我及完美生活的渴望与追求。从象征主义手法的运用出发,全面解析《紫色》的丰富意蕴,力求深入理解这部长篇小说的主题与思想内涵。     

教育人力资本投资与农村家庭养老的相关性研究

通过对子女接受过高等教育的农村家庭调查问卷的数据分析,检验农村教育人力资本投资与家庭养老的相关性.研究发现,在人力资本投资的前期,随着家庭对子女高等教育投入的增加,教育支出与精神慰藉显著正相关,教育支出与经济回报、生活照料负相关,教育支出与家庭养老总回报的正相关但不显著.     

团队内社会网络质量、工作竞争对团队成员知识转移的影响研究

本研究以团队为对象,考察了在正式的工作关系背景下,当团队成员间存在工作竞争时,团队内社会网络对知识转移的影响.研究认为,反映社会网络质量的网络信任会促进团队内知识转移,而网络认知信任和网络情感信任对团队内知识转移具有不同的作用,其中网络情感信任的影响要强于网络认知信任.工作竞争具有调节这种影响的作用,并且对网络认知信任和情感信任的调节程度会有所不同.研究对所提假设进行了实证检验,并对结果进行了进一步解释,旨在进一步剖析知识活动的规律,从而为企业有效的管理知识提供指导.     

“副名”对“S比N1还N2”构式的压制作用

有关“副名”和“S比N₁还N₂”构式的研究较多,但几乎没有涉及两者之间的压制研究。鉴于此,文章从句法和语义两方面分析“副名”对“S比N₁还N₂”构式的压制作用。研究发现:当“副名”压制“S比N₁还N₂”时,后者对前者的信息既有传承,也有阻断。在句法方面,传承了名词形化和增强语的特征,传承了名词的部分特征。在语义方面,传承了名词表典型意义的特征,但阻断了表典型意义的突显方式;传承了增强语表主观性的特征,但其主观性比“副名”更强;传承了抽象名词和指人名词具有语义对立关系的特征,但其具有的语义对立关系名词比“副名”构式更多。