傾向スコアと多変量ロジスティック回帰の違い
傾向スコア解析というと、医学分野ではちょくちょく使われているが大学院に来てすぐだと何がどうなっているのかわからず、とりあえずパッケージ使ってやってみた、という感じになってしまうため、lectureを準備することになった。
本質的にはある暴露をみたい時にその暴露になりやすさのprobabilityを求める(統計的にやっている事は傾向スコアを作る所までは本質的には同じ)のだが、ロジスティック回帰を漠然としていると理解が難しいので、この授業をした時の復習から入る方針にした
- マッチングする際に論文に書く条件を3種類と、その使い分け
- マッチングした後に注意する事(overfittingの仮定と一般化妥当性の確認)
- マッチング以外に傾向スコアの使用方法3種類の方法
とした。1:2マッチングを人数の多さで選択したりなどファシリテートしがいのある間違いが多いので、組み立て方を考えてみようと思う。
