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
「交互作用」とはなにか：介入効果が一様でないときの統計手法～その目的と分類、解釈～ - Unboundedly
今回は「交互作用(interaction)」と呼ばれる概念について書いていきます。端的に言えば、”人によって効果が違う”という現象を見る統計学の考え方だと思います。例えば「薬Aが病気Dのリスクを１０パーセント下げる」といったとき、実はその薬は女性では効果がめちゃくちゃあるが男性にはほとんど効かない、なんてことがあるかもしれません。交互作用の考え方を使えば、このように介入の効果が一様でない現象の存在を調べることができます。 交互作用は統計を使う学問で広く使われているのですが、割とルーズに使われていることが多い印象が個人的にあります。交互作用のなかにもいくつか異なるタイプがあり、その種類によって解釈が変わってきます。また、そもそも交互作用を見る目的によって、必要となる統計モデルの作り方も異なってきます。このように「交互作用」を扱ううえで注意すべきポイントについて、一般的な統計学の教科書に載って
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
単回帰係数の確率分布と有意性検定 | 有意に無意味な話
誤差項が独立同一な正規分布に従う場合、最小二乗推定量[math]\hat{\beta}_0, \hat{\beta}_1[/math]が従う確率分布を求めることができます。ここでは [math]\hat{\beta}_0, \hat{\beta}_1[/math]が正規分布に従うこと [math]t[/math]分布使った回帰係数の検定を導けること を示します。 確率モデル ここでは目的変数[math]Y_i[/math]と説明変数[math]x_i[/math]の間に [math] Y_i = \beta_0 + \beta_1 x_i + \varepsilon_i,\quad i=1,\dots,N [/math] の関係があり誤差項[math]\varepsilon_i[/math]は独立で同一の正規分布[math]\mathcal{N}(0, \sigma^2)[/math]に従
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