La edad, el sexo y la nacionalidad se consideran factores de confusión para el emparejamiento. Al realizar la comparación por nacionalidad, ¿estoy en lo correcto al entender que se compararán personas con países similares? Muchas gracias por su colaboración.
¿Podría proporcionarnos más información sobre el aspecto de sus datos? ¿Quizás una muestra o una muestra anónima de los datos? Esto nos ayudará a responder mejor a su pregunta.
Hola.
Mi nombre es Ono y soy probador senior en la división JMP Japón de SAS Institute Japan.
Puede que esté malinterpretando tu pregunta, pero: En respuesta a esta pregunta, aquí está mi opinión personal:
Como dice el refrán, "El sustantivo colectivo para los estadísticos es "una pelea", creo que hay muchas formas diferentes de pensar sobre las estadísticas, por lo que lo que sigue es solo una forma de pensar.
La correspondencia por puntuación de propensión combina principalmente pares con puntuaciones de propensión similares. Por lo tanto, los pares con factores de confusión similares (covariables) no necesariamente coinciden. Esta característica del emparejamiento por puntuación de propensión ha sido a menudo muy criticada. Entre los artículos críticos conocidos sobre el emparejamiento por puntuación de propensión se incluyen los siguientes:
Gary King y Richard Nielsen. 2019. “Por qué no se deberían usar los puntajes de propensión para el emparejamiento”. Political Analysis, 27, 4, pp. 435-454. Versión del editor disponible en https://tinyurl.com/y5b5yjxo
Para entender la esencia de esta crítica, consideremos lo siguiente: ¿qué sucede si se realiza un emparejamiento por puntaje de propensión en un ensayo controlado totalmente aleatorio? Creo que sería mejor imaginar lo siguiente. En un ensayo controlado totalmente aleatorizado, todos los puntajes de propensión son 0,5, por lo que es aceptable realizar el emparejamiento con cualquier paciente. Por lo tanto, un hombre japonés de 60 años puede ser emparejado con una mujer mexicana de 30 años (porque ambos tienen un puntaje de propensión de 0,5). Incluso si no es tan extremo, si un hombre japonés de 60 años y una mujer mexicana de 30 años tienen valores de puntuación de propensión similares, se los puede emparejar utilizando la técnica de emparejamiento por puntuación de propensión.
Creo que el ejemplo hipotético en la traducción japonesa de ¿Qué es la inferencia causal? por Rosenbaum, PR (traducido por Takada Yuya y Takahashi Koji), págs. 49-53, también le ayudará a entender intuitivamente lo que hace el emparejamiento por puntaje de propensión.
Si los factores de confusión (covariables) son los mismos, el puntaje de propensión será el mismo. Sin embargo, lo inverso no es cierto; Incluso si los puntajes de propensión son los mismos, los factores de confusión (covariables) no serán los mismos. (En términos técnicos, la puntuación de propensión (y su forma transformada monótonamente) se caracteriza como la puntuación de equilibrio más burda).
Incluso si el emparejamiento por puntajes de propensión se realiza obteniendo puntajes de propensión usando un modelo de regresión logística con nacionalidad, género y edad como variables explicativas, no necesariamente resulta en un emparejamiento con "países similares" (por ejemplo, países con hábitos alimentarios similares, países con prácticas médicas similares, países con sistemas de seguro similares, países con medicaciones concomitantes similares, países con estructuras de edad similares, etc.). De hecho, un hombre japonés de 60 años podría ser emparejado con una mujer mexicana de 30 años.
Si la respuesta anterior no responde a su pregunta, háganoslo saber.
