傾向スコア分析を用いて交絡を調整する | 2021年 | 記事一覧 | 医学界新聞 | 医学書院
連載 井上 浩輔，杉山 雄大，後藤 温 2021.09.06 週刊医学界新聞（通常号）：第3435号より Today's Key Points ✓ 傾向スコアは複数の交絡因子の情報を集約した要約指標である。 ✓ 傾向スコア分析の目的は交絡の調整であり，曝露の正確な予測が目的ではない。 ✓ 傾向スコア分析は，その応用するアプローチにより解釈の異なる結果が得られることがある。 今回は因果推論の手法の中でも広く応用されている「傾向スコア（Propensity Score：PS）分析」について説明します1, 2）。具体的なアプローチに入る前に，まずはPSとは何か考えてみましょう。 傾向スコアとは？ 前回までの因果推論の解説は交絡因子が1つしか存在しない単純な場合に限定していました。しかし，実際の研究では交絡因子が多く存在します。ただし，交絡因子が多いとその分，各値を取るパターン（交絡因子の組み合わ
Pythonで因果推論(6)~傾向スコアを用いた効果検証~
はじめに 傾向スコアを用いた因果推論手法について、Pythonによる実装を交えてまとめました。内容について誤り等ございましたら、コメントにてご指摘いただけますと幸いです。 傾向スコア 傾向スコアとは、属性ベクトルX^iから予測される処置が施される確率(すなわち、処置を受ける傾向)のことです。 P(D^i=1|X^i) = E(D^i|X^i) = e(X^i)と表されます。効果検証にて傾向スコアを利用する際には、{Y^i_1,Y^i_0} \perp D^i | e(X^i)という条件付き独立の仮定が満たされている必要です。 傾向スコアを用いた因果推論手法はたくさんありますが、本記事では代表的な3つの因果推論手法をご紹介します。 傾向スコアマッチング 逆確率重み付け法(IPW) 二重にロバストな推定法(DR法) いずれの因果推論手法も傾向スコアを算出するところまでは同じなので、まずはデータ
Stuart(SS 2010) 因果推論におけるマッチング法の回顧と展望 - Analytical Sociology
傾向スコアマッチングの歴史や方法について外観したもの． Stuart, E. A. (2010). "Matching Methods for Causal Inference: A Review and a Look Forward." Statistical Science 25(1): 1–21. マッチング法は経済学，社会学，政治学，疫学，薬学，医学など様々な分野で用いられているが，ディシプリンを超えてマッチングをレビューしたものは以外と少ないそうで，そこで包括的なレビューをしようというのが著者のモチベーションである． イントロでは「強く無視できる割当」やSUTVAの説明がなされた後に，マッチング法による分析を以下の4ステップに分類する．すなわち，(1)距離の定義(Defining Closeness)，(2)マッチング方法(Matching Methods)，(3)マッチング診断
傾向（プロペンシティ）スコアの各使用法の仮定・解釈の違いを比較してみた - Unboundedly
観察データを用いた因果推論のための分析手法として非常に人気の「傾向スコア(Propensity Score)」法。 「傾向スコアを用いた分析」と言っても、マッチングや重み付けなどその使い方は様々あります。 巷にある因果推論に関する書籍では、傾向スコアを”どうやって使うのか”という視点で各手法の紹介がされていることが多いですよね。 ところが実際にマッチングや重み付けをしてみると、傾向スコアの使い方によって結果が大きく異なることも少なくありません。 このとき、「どちらの手法から得た答えが正しいのか？」と疑問に思うのは自然です。 それに傾向スコアの使い方はたくさんあるので、「そもそも結局どの使い方が一番いいの？」と思う人も多いでしょう。 この記事を読み終わるころには、「そもそもベストな傾向スコアの使い方、正しい使い方はない」ということがわかると思います。 ・傾向スコアという考え方の導入 ・傾向ス
傾向スコアを使う前に知っておくべき事 TOP 5【重要】 - Riklog
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見た目と使い勝手が良いです。 しかし、そもそも 「なぜ傾向スコアを使う（必要がある）か」 考えたことはあるでしょうか。 普通の多変量解析ではだめなのでしょうか。 この記事では、「傾向スコアを使う前に知っておくべき事」のうち、特に重要な5つのポイントを紹介します。 使う前に必ず抑えてください。 傾向スコアって何のために使うのでしょうか。 交絡因子を調整するためですね（詳細はこの記事にて）。 でも交絡因子を調整する方法って、他にもあります。 →普通の多変量解析、IPW、standardization、G estimation、IV estimationなどなど その中で、なんで傾向スコアを使う（必要がある）のでしょうか。 例えば、よく、傾向スコアマッチングは 「ランダム化試験みたいに介入群とコントロール群
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BMFSA学会抄録の書き方とテンプレート
30. 重回帰分析 13（傾向スコア）