| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-11页 |
| 缩略词表 | 第11-12页 |
| 第一部分 概述 | 第12-18页 |
| 一、 研究背景 | 第12-17页 |
| （一） 观察性研究中常见偏倚及控制方法 | 第12-13页 |
| （二） 工具变量分析在观察性研究中的应用 | 第13-15页 |
| （三） 工具变量分析是传统方法的有益补充 | 第15-16页 |
| （四） 工具变量分析方法研究进展 | 第16-17页 |
| 二、 研究目的与意义 | 第17-18页 |
| 第二部分 研究内容、步骤、技术路线 | 第18-21页 |
| 一、 研究内容 | 第18-19页 |
| （一） 贝叶斯工具变量分析模型构建 | 第18页 |
| （二） 工具变量分析方法在模拟数据中的实现 | 第18页 |
| （三） 不同分析方法的评价 | 第18-19页 |
| （四） 实例应用 | 第19页 |
| 二、 研究步骤 | 第19-20页 |
| 三、 研究技术路线 | 第20-21页 |
| 第三部分 贝叶斯工具变量分析模型的构建研究 | 第21-63页 |
| 一、 暴露/处理和结局变量均为连续型变量 | 第21-32页 |
| （一） 数据模拟 | 第21-23页 |
| （二） 传统工具变量分析模型 | 第23-24页 |
| （三） 贝叶斯工具变量分析模型的构建 | 第24-25页 |
| （四） 结果比较 | 第25-32页 |
| 二、 暴露/处理和结局变量均为二分类变量 | 第32-49页 |
| （一） 数据模拟 | 第32-34页 |
| （二） 传统工具变量分析模型 | 第34-37页 |
| （三） 贝叶斯工具变量分析模型的构建 | 第37-39页 |
| （四） 结果比较 | 第39-49页 |
| 三、 暴露/处理为连续型变量、结局变量为二分类变量 | 第49-61页 |
| （一） 数据模拟 | 第49-50页 |
| （二） 传统工具变量分析模型 | 第50页 |
| （三） 贝叶斯工具变量分析模型的构建 | 第50-51页 |
| （四） 结果比较 | 第51-61页 |
| 四、 模拟研究讨论 | 第61-63页 |
| （一） 最优工具变量分析方法的选择 | 第61-62页 |
| （二） 研究局限性及尚待解决的问题 | 第62-63页 |
| 第四部分 实例分析 | 第63-72页 |
| 一、 研究对象、暴露因素及结局变量 | 第63-64页 |
| 二、 工具变量及混杂因素的选取 | 第64页 |
| 三、 分析方法 | 第64页 |
| 四、 分析结果及比较 | 第64-71页 |
| （一） 不同锻炼组老人人口学特征描述与比较 | 第64-66页 |
| （二） 不同锻炼情况老人体育锻炼及身体健康情况 | 第66-67页 |
| （三） 体育锻炼对老人身体健康影响 | 第67-71页 |
| 五、 讨论 | 第71-72页 |
| 第五部分 研究特色及创新点 | 第72-73页 |
| 附录：贝叶斯工具变量分析 R 软件实现 | 第73-83页 |
| 文献综述 | 第83-91页 |
| 参考文献 | 第89-91页 |
| 参考文献 | 第91-94页 |
| 硕士研究生期间发表的论文 | 第94-95页 |
| 致谢 | 第95页 |