傾向スコア加重分析と治療効果の発見

逆確率加重法は、傾向スコア分析における平均治療効果を推定するために使用できます。比較対象となる治療群間の傾向スコア分布に重なりがない場合、一部の重みが過度に大きくなることがあり、数値の不安定性やポイントおよび分散の推定にバイアスを引き起こす可能性があります。私たちは、この問題を回避するために使用できる修正逆確率加重推定量のクラスを研究します。これらの重みは、推定量が平均治療効果から逸脱する原因となります。この逸脱について、治療効果の発見の観点からいくつかの正当性を提供します。重なりがない場合、修正された重みは逆確率加重法や他の傾向スコア手法と比較して統計的パワーにおいて大幅な向上を達成できることを示します。推定された傾向スコアのサンプリング変動に適切に調整する分析的分散推定を開発し、効率向上のために結果モデルで修正逆確率加重推定量を補強します。この特性はダブルロバスト性に似ています。広範なシミュレーションと実データの応用から私たちの結論を支持する結果が得られました。提案された方法論はRパッケージPSWに実装されています。