In matching, we find a subset of untreated individuals whose propensity scores are similar to those of the treated persons, or vice-versa (Rosenbaum, 2002). 傾向スコアマッチング (Propensity Score Matching) は, 処置群と対照群の2つの群で傾向スコアが等しい対象者をペアにして, その期待値の差をもって因果効果の推定値とする。 R の {Matching} はマッチング機能を提供する。ロジスティック回帰で傾向スコアを計算し Matching::Match() でマッチングを行う流れとなる。 lalonde datasetは, 1976年の米国職業訓練プログラムを受けた群/受けなかった群において, 1978年時の収入にどの程度影響したかに関するデータで今回はこれを用いる。 ロジスティック回帰 … Propensity Score Matching (PSM, deutsch etwa paarweise Zuordnung auf Basis von Neigungsscores) ist eine Form des Matching zur Schätzung von Kausaleffekten in nicht-experimentellen Beobachtungsstudien. In experimental studies (e.g. 傾向スコア(propensity score)解析法が初めて提案 され,2 近年使用されることが多くなった.3 ロジスティック回帰分析の結果の解釈や,傾向 スコア解析の概念・使用方法について紹介する. 2.ロジスティック回帰分析 1)多変量解析 Matching Different matching algorithms have been proposed Some practical guidance for the implementation of propensity score matching (Caliendo, 2005) Nearest neighbor matching ATT = 1 NT X i∈T [YT i − X j∈C(i) wijY C j] NT number of treated units This is the propensity score. If matching is done well, the treatment and control groups will have (near) identical means of each covariate at each value of the propensity score. randomized control trials), the probability of being exposed is 0.5. 0 ipwe1 [1] 0.682175 > ipwe0 [1] 0.6249477 > ipwe1 - ipwe0 [1] 0.05722736 A propensity score P(y) is the conditional probability of receiving the exposure given a set of observed covariates X. 傾向スコア、色んな所で多用されています。わりと簡単にできるし、特に傾向スコアマッチングは使い勝手が良さそうです。 でも、なんで傾向スコアを使う(必要がある)か、考えたことはあるでしょうか … Propensity scoreを使用するにあたり、注意すべき代表的なポイントは下記の通りです。. EZRによる傾向スコア分析 下川敏雄 和歌山県立医科大学医学系研究科医療データサイエンス講座 和歌山県立医科大学附属病院臨床研究センター 傾向スコアの動機 治療法の評価=ある医学的介入による影響(因果効果)の検証 治療法 (例 Information and translations of propensity score matching in the most In weighting, we compare weighted averages of the response for treated B, ŠÏŽ@Œ¤‹†‚È‚çpropensity score‚ªŽg—p‚Å‚«‚é‚Æ‚¢‚¤‚à‚Ì‚Å‚Í‚ ‚è‚Ü‚¹‚ñB‚»‚Ì—˜“_‚ÆŒÀŠE‚ð‚æ‚­—‰ð‚µA‚»‚Ì“K‰ž‚̐¥”ñ‚ð\•ª‚ÉŒŸ“¢‚µ‚½ã‚ŁA“KØ‚ÉŽg‚¢‚Ü‚µ‚傤B. 1 Implementing Propensity Score Matching Estimators with STATA Barbara Sianesi University College London and Institute for Fiscal Studies E-mail: barbara_s@ifs.org.uk Prepared for UK Stata Users Group, VII Meeting London Propensity Score Matching勉強しようと見ていたら、いい解説が見つかりました。 津川友介先生とあったので、あれ?と思いながらスクロールしていたら、懐かしい写真がありました。 すごいですね。もっともわかりやすく解説がなされ手はい