平均処置効果に対する感度分析

条件付き独立性または非混乱性の仮定に基づき、マッチングは平均処置効果を推定するための一般的なアプローチとなっています。この識別仮定からの偏差に関して推定結果の感度を確認することは、応用評価文献においてますます重要なテーマとなっています。処置への割り当てと結果変数の両方に同時に影響を与える未観測変数が存在する場合、マッチング推定量が頑健でない隠れたバイアスが生じる可能性があります。この問題に対処するために、Rosenbaum（観察研究、第二版、ニューヨーク：Springer）によって提案された境界アプローチを用い、mhboundsを使えば、研究者は未測定変数が選択プロセスにどれだけ強く影響する必要があるかを決定し、マッチング分析の含意を損なうことができます。