傾向スコア– category –

傾向スコア作成時に、説明変数はいくついれてもよいのだろうか 最終モデルに交絡因子をたくさん入れないようにしたくて傾向スコアを使いたい場合利点があるのだろうか ロジスティック回帰分析における説明変数の数 傾向スコアは、ロジスティック回帰分析モ...

傾向スコアは、処方意向の確率を、背景因子で推測するという枠組みで計算される数値である 傾向スコアを用いることで、観察データを使用した、仮説に基づいた比較ができることになる 実際の利用方法を簡単に解説する 傾向スコアを利用した解析の総論 臨床...

傾向スコアを用いた解析はいくつか知られているが、傾向スコアを共変量にした解析は推奨されていない その理由は何か 傾向スコアを共変量にした調整は推奨されていない 傾向スコアを用いた解析は、主に以下の 4 つである 傾向スコアマッチング 傾向スコア...

傾向スコア法は、交絡因子調整という点では、線形の多変量解析、例えば重回帰分析やロジスティック回帰分析と同様である しかし、線形回帰モデルとは異なる利点が存在する どんなときに傾向スコア法を用いるのが良いのか 傾向スコア法と多変量解析の比較 ...

傾向スコアマッチングの後に、バランス評価をするためのプロットを EZR で作成したいと考えた場合、どのようにするか 傾向スコアマッチングのバランス評価プロット 傾向スコアマッチングをした後に、マッチングのバランスを評価するプロットは、傾向スコア...

逆確率重み付けとは、傾向スコアの逆数を用いて、人数があまり多くない層を厚くする方法で、処方の有無の背景をそろえる方法である。 重回帰で用いる方法。 逆確率重み付けとは？ 逆確率重み付けは、Inverse Probability of Treatment Weighting が英語の...

傾向スコアマッチングのキャリパーはどのくらいが正解か？ ネット上にある情報をまとめてみた。 マッチングのキャリパーとは マッチングのキャリパーとは、マッチする症例同士がどのくらいまで離れているのを許容するかという幅である。 例えば年齢をマッ...

傾向スコアマッチングは、ある因子についてランダム化していなかった観察研究データにおいて、そのある因子以外は同様にした２つのグループをマッチングで作成する方法である。 目的変数が連続量の場合でも利用可能だろうか？ 傾向スコアマッチングとは？ ...