傾向スコア IPTW私はjmp pro18ユーザーです。
傾向スコア逆確率重み付け (IPTW) 法を使用して傾向スコア マッチングを実行したいと思います。
IPTWアドインを探したいのですが、見つかりません。どうすればいいでしょうか？教えていただけると幸いです。高度な統計モデリングRe: 傾向スコア IPTWこんにちは@keiichi さん、このIPTWについてはあまり詳しくないのですが、 こちらのリンクが参考になるでしょうか？ @クリス・キルヒバーグさんからの返信に、PDF（日本語）へのリンクがあります。そのPDFの8ページ目に、お探しのアドインへのリンクがあるかもしれません。
Re: 傾向スコア IPTWジェド・キャンベルさん、早速のご返信ありがとうございます。教えていただいた@クリス Kirchbergさんからの返信のPDF（日本語版）は私も知っており、使用しています。JMPの傾向スコアマッチングに非常に便利なアドインです。ところで、この日本語版PDFをご存知だったんですね。ありがとうございます。
今回探しているのは、傾向スコアIPTWアドインです。検索してみたところ、以下のリンクを見つけました。
https://community.jmp.com/t5/Abstracts/傾向スコアを用いたJMPベースの逆確率重み付けと実行手順の自動化-Nakazono-Takasuke-2021-JA-25MP-12/ev-p/756540
上記リンク先に、Discovery Summit Japan 2021の中園孝介先生による「傾向スコアを用いたJMPベースの逆確率重み付けと実行手順の自動化」という論文が掲載されています。発表の中で、JMPでIPTW法を実行できるアドインの説明がありましたが、統計学に詳しくないため、よく理解できていません。発表者の中園孝介先生は既に所属が変わってしまったようで、連絡が取れていません。発表で説明されているIPTWアドインの作成方法が理解できれば、自分のJMPでも作成できるのではないかと考えています。詳しい方がいらっしゃいましたら、ぜひ教えてください。
以上です。何かご指導いただければ幸いです。
Re: 傾向スコア IPTW「IPTW」と「傾向スコアマッチング」は異なる方法だと思います。
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IPTW 分析で点推定値のみを計算し、標準誤差、統計テストの p 値、および信頼区間を計算する必要がない場合は、次の手順で IPTW (処理重み付けの逆確率) を実行できます。
(1) 2値処理変数にロジスティックモデルを当てはめる。[確率式を保存]で予測確率を保存する。
(2) 確率の逆数を式で計算します（例：「(:Treatment==1)/:Prob1 + (:Treatment==0)/:Prob0」）。
（３）Yを応答変数、Xを治療変数とし、重みを（２）で計算したIPTWとしてIPTWモデルを当てはめます。
上記の手順で計算された標準誤差、信頼区間、p値は統計的に正しくないことに注意してください。これは、JMPのほぼすべてのプラットフォームで、重みが「標本重み」ではなく「精度重み」として想定されているためです。
JMP Pro 19（JMP Proの次期バージョン）以降では、新しいプラットフォーム「Causal Treatment（因果処理）」が利用可能になります。このプラットフォームを使用してIPTW（IPTW）を実行できます（標準誤差、p値、信頼区間もJMP Pro 19の新しいプラットフォームで正しく計算されます）。
JMP Pro 18 (JMP Pro の現在のバージョン) 以前では、IPTW で標準誤差、p 値、信頼区間を計算する機能はありません。
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傾向スコア マッチングは、JMP Pro 19 (JMP Pro の次のバージョン) でもサポートされます。
現状のままですが、10年ほど前に1対1傾向スコア貪欲マッチングを行うアドインを作成しました。ダウンロード用のURLは以下のページに記載しています。
https://www.jmp.com/content/dam/jmp/documents/jp/support/propensityscore201412.pdf
傾向スコアマッチングを批判している以下の論文を読むことをお勧めします。
キング、G.とニールセン、R.(2019)
傾向スコアをマッチングに使用すべきでない理由
政治分析、27(4)、435-454。
https://gking.harvard.edu/publications/why-propensity-scores-should-not-be-used-formatching
また、傾向スコア計算アドインとともにインストールされる PDF ドキュメントでは、Stephen Senn 教授の批評も紹介しています。
