Età, sesso e nazionalità sono considerati fattori confondenti per l'abbinamento. Quando si effettua l'abbinamento in base alla nazionalità, è corretto affermare che verranno abbinate persone con Paesi simili? Grazie mille per la collaborazione.
Puoi fornirci maggiori informazioni sull'aspetto dei tuoi dati? Magari un campione o un campione anonimizzato dei dati? Questo ci aiuterà a rispondere meglio alla tua domanda.
Ciao.
Mi chiamo Ono e sono un tester senior presso la divisione JMP Japan del SAS Institute Japan.
Forse ho frainteso la tua domanda, ma: In risposta a questa domanda, ecco la mia opinione personale:
Come dice il proverbio, "il termine collettivo per statistici è "lite". Credo che ci siano diversi modi di pensare alle statistiche, quindi quello che segue è solo un modo di pensare.
Il propensity score matching abbina principalmente coppie con propensity score simili. Pertanto, le coppie con fattori di confondimento (covariate) simili non sono necessariamente abbinate. Questa caratteristica del propensity score matching è stata spesso fortemente criticata. Tra i documenti critici più noti sul propensity score matching figurano i seguenti:
Gary King e Richard Nielsen. 2019. "Perché i punteggi di propensione non dovrebbero essere usati per il matching". Political Analysis, 27, 4, pp. 435-454. Copia della versione dell'editore disponibile su https://tinyurl.com/y5b5yjxo
Per comprendere il nocciolo di questa critica, consideriamo: cosa succede se il propensity score matching viene eseguito in uno studio controllato completamente randomizzato? Penso che la cosa migliore sarebbe immaginare quanto segue. In uno studio controllato completamente randomizzato, tutti i punteggi di propensione sono pari a 0,5, quindi è accettabile l'abbinamento con qualsiasi paziente. Pertanto, un uomo giapponese di 60 anni può essere abbinato a una donna messicana di 30 anni (perché entrambi hanno un punteggio di propensione pari a 0,5). Anche se non si tratta di un caso così estremo, se un uomo giapponese di 60 anni e una donna messicana di 30 anni hanno valori di punteggio di propensione simili, possono essere abbinati utilizzando il propensity score matching.
Penso che l'esempio ipotetico nella traduzione giapponese di Cos'è l'inferenza causale? di Rosenbaum, PR (tradotto da Takada Yuya e Takahashi Koji), pp. 49-53, ti aiuterà anche a comprendere intuitivamente il funzionamento del propensity score matching.
Se i fattori confondenti (covariate) sono gli stessi, il punteggio di propensione sarà lo stesso. Tuttavia, il contrario non è vero; anche se i punteggi di propensione sono gli stessi, i fattori confondenti (covariate) non saranno gli stessi. (In termini tecnici, il punteggio di propensione (e la sua forma trasformata monotonicamente) è caratterizzato come il punteggio di bilanciamento più grezzo.)
Anche se il propensity score matching viene eseguito ottenendo i propensity score tramite un modello di regressione logistica con nazionalità, genere ed età come variabili esplicative, non si ottiene necessariamente un matching con "Paesi simili" (ad esempio, Paesi con abitudini alimentari simili, Paesi con pratiche mediche simili, Paesi con sistemi assicurativi simili, Paesi con farmaci concomitanti simili, Paesi con strutture di età simili, ecc.). Infatti, un uomo giapponese di 60 anni potrebbe essere abbinato a una donna messicana di 30 anni.
Se la risposta sopra non soddisfa la tua domanda, faccelo sapere.
