Niveau : Débutant
Dans les études observationnelles et épidémiologiques comparant des groupes pour estimer les effets des traitements, des déséquilibres entre les facteurs contextuels des sujets sont fréquents. Ces déséquilibres entre les groupes concernant des facteurs contextuels potentiellement confondants peuvent nuire à la comparabilité ; une analyse minutieuse est donc nécessaire. En général, les déséquilibres entre les facteurs confondants peuvent être corrigés dans une certaine mesure par une analyse stratifiée, mais cette dernière peut ne pas être applicable lorsque les facteurs confondants sont nombreux par rapport à la taille de l'échantillon.
L'une des méthodes d'ajustement utilisées dans de tels cas est l'analyse par scores de propension. Ces derniers sont principalement utilisés pour l'analyse stratifiée, l'appariement et la pondération probabiliste inverse (IPW). L'appariement peut être implémenté à l'aide d'un module complémentaire JMP. Cependant, l'analyse stratifiée par scores de propension et l'IPW ne sont pas implémentées dans JMP et nécessitent plusieurs étapes manuelles. Comme plusieurs modèles de scores de propension sont pris en compte dans les analyses utilisant ces scores, l'automatisation des étapes est importante pour améliorer l'efficacité de la recherche.
Cette présentation se concentrera sur l'IPW à l'aide de scores de propension et montrera comment l'exécuter dans JMP et comment automatiser la procédure.
