매칭시키기 위한 교락 인자에 연령, 성별, 국적을 생각하고 있습니다.
데이터가 어떤 모습인지 더 자세히 알려주시면 감사하겠습니다. 샘플이나 익명화된 데이터 샘플을 제공해 주시면 더 나은 답변을 드릴 수 있을 것 같습니다.
안녕하세요.
SAS Institute Japan 주식회사 JMP 재팬 사업부 시니어 테스터의 오노라고 합니다.
질문의 취지를 잘못하고 있을지도 모릅니다만, <경향 스코어 매칭에 있어서, 국적·성별·연령을 로지스틱 모델의 설명 변수에 포함해 경향 스코어를 요구했을 경우, 경향 스코어 매칭으로 매칭되는 페어는 “닮은 국적”을 가지는 사람들인가?”라고 하는 질문이라고 해서
「통계가에 대한 집합 명사는 「싸움」이다」(The collective noun for statisticians is "a quarrel.")라는 말도 있듯이, 통계학에는 여러 가지 사고방식이 있다고 생각하기 때문에, 이하는 어디까지나 하나의 사고방식입니다.
경향 스코어 매칭에서 매칭되는 것은, 제일의적으로는 <추세 스코어가 비슷한 쌍>입니다. 따라서, 교락 인자(공변량)가 비슷한 쌍이 반드시 매칭되는 것은 아닙니다.
게리 킹, 리처드 닐슨. 2019. "왜 성향점수를 매칭에 사용해서는 안 되는지." 정치 분석, 27권 4호, 435-454쪽. 출판사 버전: https://tinyurl.com/y5b5yjxo
이 비판의 요점을 이해하기 위해서는 <만약 완전 랜덤화 비교 실험에서 경향 스코어 매칭을 실시하면 어떻게 되는 것인가? ＞를 상상해 보는 것이 좋다고 생각합니다. 완전 랜덤화 비교 실험에서는, 경향 스코어는 모두 0.5이므로, 어느 환자와 매치시켜도 OK가 됩니다. 따라서, 일본 국적 남성 60세가 멕시코 국적 여성 30세와 매칭되는 경우도 있습니다(이 양자의 경향 스코어는 모두 0.5이기 때문에). 지금까지 극단적이지 않더라도, 만약, 일본적 남성 60세와 멕시코 적 여성 30세가 유사한 경향 스코어의 값이 되고 있는 경우, 이들이 매칭되는 것이 경향 스코어 매칭에는 있습니다.
Rosenbaum, PR(타카다 유야·타카하시 경사역) 『인과추론이란 무엇인가』 일본어 번역 pp.49-53의 가상예도, 경향 스코어 매칭이 무엇을 하고 있는지의 직관적 이해에 도움이 될 것입니다.
교락 인자(공변량)가 같으면 경향 스코어는 같게 됩니다.그러나, 반대는 성립하지 않고, 경향 스코어가 같아도 교락 인자(공변량)는 같지 않습니다.
국적·성별·연령을 설명 변수로 한 로지스틱 회귀 모델에서 경향 스코어를 찾아 경향 스코어 매칭해도 반드시 "닮은 나라" 가 닮은 나라>, <병용약이 닮은 나라>, <연령 구성이 닮은 나라> 등등)이 매칭되는 것은 아닙니다.그러나, 일본적 남성 60세가 멕시코적 여성 30세와 매칭될 가능성도 있습니다.
위의 답변이 질문의 의도와 다른 경우에는 죄송하지만 알려주십시오.
