傾向スコアを用いたOverlap weighting - 統計学入門一歩先へはじめに 傾向スコアを用いた解析の代表的な方法の一つとして、個人ごとの傾向スコアの推定値*1による重み付け解析があります。 重み付け解析としては、傾向スコア推定値の逆数で重み付けを行う「逆確率重み付け法(Inverse probability of treatment weighting; IPTW)」が有名で広く利用されていますが、この方法は傾向スコアの推定値に0または1に近いものがあった場合（つまり、重みが非常に大きくなる場合）に、推定のバラツキが大きくなってしまうという難点があります。そのため、例えば極端な重みの値を持つ個人を解析から除外する「トリミング(Trimming)」などの方策がこれまでにも提案されてきました。 一方で最近では、新しいタイプの重み付け手法である「Overlap weighting」が提案されています。この方法については、Liらの2018年の論文（参考資料[1]
