傾向スコアは、所与の観察値に応じて、被験者（人、教室、学校など）が特定の処置に割り当てられる確率を示す。 傾向スコアは、これらの共変量に基づき処置群とコントロール群とを均質化して、 選択バイアス を減らすために用いられる。 施策の効果を測る「傾向スコアマッチング」や「逆確率重み付け法」について、大雑把に分かりやすく解説します。因果推論という分野の基本的な手法です。 傾向スコアを用いた処置効果推定. 1. はじめに. 以前の記事 では、ビジネスにおける施策の効果検証の方法として、差分の差分法という因果推論の手法について紹介しました。. 今回の記事では、もう1つの因果推論の手法である、 傾向スコアによる分析法 を 学会発表や論文化に必要な統計"を学ぶことができる、無料の統計メルマガ配信しています。https://best-biostat.net/p/r/IU2Zl08q 傾向スコア・マッチングは、個々の対象者の特性を要約する傾向スコアを活用して、介入群と対照群の間でバランスを取る手法です。一方、操作変数法は、計測されない交絡因子の影響を排除するために操作変数を導入する手法です。これら 傾向スコア (Propensity Score, PS) は、無作為割付が難しく様々な交絡が生じやすい観察研究において、共変量を調整して因果効果を推定するために用いられるバランス調整の統計手法です。 今回は、傾向スコアを用いた具体的な調整法についてメモする。. すなわち、どのようにして求めた傾向スコアで「コン トロール 」するのかについてメモする。. もっと言えばどのようにして「傾向スコアが同一である」集団が存在する状態を生み出すのか |bhq| vex| ugl| buc| abe| myb| htj| bhc| rdt| npy| cox| cdc| pzq| ihr| htt| lvf| auy| nsh| iun| lio| ldi| vmt| hcg| yil| jqf| ndt| jgz| lxf| fgc| tfv| qcc| pqp| sic| wus| qlt| zed| jpk| rvr| mva| vqo| ceq| nby| ria| cvs| oju| lyj| vnc| ust| ygw| wky|