Hallo @keiichi , ich kenne mich mit diesem IPTW nicht so gut aus, aber könnte dieser Link helfen? Dort gibt es eine Antwort von @Chris_Kirchberg mit einem Link zu einer PDF-Datei (auf Japanisch). Auf Seite 8 dieser PDF-Datei finden Sie einen Link zu einem Add-In, das möglicherweise das ist, wonach Sie suchen.
Herr Jed Campbell, vielen Dank für Ihre schnelle Antwort. Ich kenne und verwende das PDF (auf Japanisch) der Antwort von @Chris Kirchberg, von dem Sie mir erzählt haben. Es ist ein sehr nützliches Add-In für Propensity Score Matching in JMP. Sie sind jedoch auf dieses PDF auf Japanisch gestoßen. Vielen Dank.
Dieses Mal suche ich nach dem Propensity Score IPTW-Add-In. Nach einiger Suche habe ich den folgenden Link gefunden.
https://community.jmp.com/t5/Abstracts/JMP-basierte inverse Wahrscheinlichkeitsgewichtung mithilfe von Neigungsscores und Automatisierung von Ausführungsverfahren-Nakazono-Takasuke-2021-JA-25MP-12/ev-p/756540
Der obige Link enthält einen Artikel von Dr. Nakazono Takasuke vom Discovery Summit Japan 2021 mit dem Titel „JMP-basierte inverse Wahrscheinlichkeitsgewichtung mithilfe von Propensity Scores und Automatisierung von Ausführungsverfahren“. In der Präsentation wird ein Add-In erläutert, mit dem die IPTW-Methode in JMP ausgeführt werden kann. Da ich mich mit Statistik nicht auskenne, verstehe ich es jedoch nicht vollständig. Der Vortragende, Dr. Nakazono Kosuke, scheint bereits die Stelle gewechselt zu haben, und ich konnte ihn nicht kontaktieren. Wenn ich die in der Präsentation beschriebene Methode zur Erstellung eines IPTW-Add-Ins verstehe, kann ich vermutlich auch eines in meinem eigenen JMP erstellen. Falls jemand mehr darüber weiß, bitte ich um Mitteilung.
Das ist alles, und ich wäre für jeden Rat dankbar, den Sie mir geben können.
Ich befürchte, dass „IPTW“ und „Propensity Score Matching“ unterschiedliche Methoden sind.
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Wenn Sie in Ihrer IPTW-Analyse nur Punktschätzungen berechnen müssen und KEINE Standardfehler, p-Werte statistischer Tests und Konfidenzintervalle berechnen müssen, können Sie IPTW (inverse Wahrscheinlichkeit der Behandlungsgewichtung) mit den folgenden Schritten durchführen.
(1) Passen Sie logistische Modelle für die binäre Behandlungsvariable an. Speichern Sie die vorhergesagten Wahrscheinlichkeiten mit [Wahrscheinlichkeitsformel speichern].
(2) Berechnen Sie die Umkehrung der Wahrscheinlichkeit mit der Formel (z. B. mit „(:Behandlung==1)/:Wahrscheinlichkeit1 + (:Behandlung==0)/:Wahrscheinlichkeit0“).
(3) Passen Sie ein IPTW-Modell an, wobei Y = Ihre Antwortvariable, X = Ihre Behandlungsvariable und Gewicht = IPTW, berechnet nach (2), ist.
Beachten Sie, dass die in den obigen Schritten berechneten Standardfehler, Konfidenzintervalle und p-Werte statistisch falsch sind. Dies liegt daran, dass fast alle JMP-Plattformen Gewichte als „Präzisionsgewichte“ und nicht als „Stichprobengewichte“ annehmen.
In JMP Pro 19 (der nächsten Version von JMP Pro) oder höher wird es eine neue Plattform geben, die Causal Treatment-Plattform. Sie können IPTW mit dieser Plattform durchführen (und Standardfehler, p-Werte und Konfidenzintervalle werden in dieser neuen Plattform von JMP Pro 19 ebenfalls korrekt berechnet).
In JMP Pro 18 (der aktuellen Version von JMP Pro) oder früher gibt es keine Funktion zum Berechnen von Standardfehlern, p-Werten und Konfidenzintervallen in IPTW.
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Das Propensity Score Matching wird auch in JMP Pro 19 (nächste Version von JMP Pro) unterstützt.
Obwohl es sich nur um den Ist-Zustand handelt, habe ich vor etwa 10 Jahren ein Add-In erstellt, um das 1:1-Propensity-Score-Greedy-Matching durchzuführen. Die URL zum Herunterladen finden Sie auf der folgenden Seite.
https://www.jmp.com/content/dam/jmp/documents/jp/support/propensityscore201412.pdf
Ich möchte Ihnen die Lektüre des folgenden Artikels empfehlen, in dem das Propensity Score Matching kritisiert wird.
King, G. und Nielsen, R. (2019)
Warum Propensity Scores nicht für das Matching verwendet werden sollten
Politische Analyse , 27(4), 435-454.
https://gking.harvard.edu/publications/why-propensity-scores-should-not-be-used-formatching
Auch im PDF-Dokument, das mit dem Propensity Score Mathematics-Add-In installiert wird, habe ich die Kritiker von Prof. Stephen Senn vorgestellt.
