안녕하세요 @keiichi 님 , 이 IPTW에 대해 잘 모르지만, 이 링크가 도움이 될까요? 거기에 @크리스_키르히버그 님이 답글로 PDF(일본어) 링크를 보내주셨는데, 그 PDF 8페이지에 찾으시는 추가 기능 링크가 있습니다.
Jed Campbell 씨, 빠른 답변 감사합니다. 말씀해주신 @크리스 Kirchberg 님의 답변 PDF(일본어)를 알고 있고, 사용하고 있습니다. JMP의 성향 점수 매칭에 매우 유용한 추가 기능입니다. 그런데 이 일본어 PDF를 발견하셨군요. 정말 감사합니다.
이번에 제가 찾고 있는 건 성향 점수 IPTW 추가 기능입니다. 검색해 보니 다음 링크를 찾았습니다.
https://community.jmp.com/t5/Abstracts/JMP 기반 역확률 가중치를 이용한 경향 점수 및 실행 절차 자동화-Nakazono-Takasuke-2021-JA-25MP-12/ev-p/756540
위 링크에는 Discovery Summit Japan 2021에서 나카조노 타카스케 박사가 작성한 "성향 점수 및 실행 절차 자동화를 활용한 JMP 기반 역확률 가중치"라는 논문이 있습니다. 발표 자료에는 JMP에서 IPTW 기법을 수행할 수 있는 추가 기능에 대한 설명이 있지만, 통계학에 익숙하지 않아 제대로 이해하지 못했습니다. 발표자 나카조노 고스케 박사는 이미 소속이 변경된 것으로 보이며, 연락이 닿지 않았습니다. 발표 자료에 설명된 IPTW 추가 기능 생성 방법을 이해하게 되면, 저도 JMP에서 IPTW 추가 기능을 직접 생성할 수 있을 것으로 생각합니다. 이에 대해 더 자세히 아시는 분이 계시면 알려주시기 바랍니다.
그게 전부입니다. 여러분이 주실 수 있는 모든 지침에 감사드리겠습니다.
"IPTW"와 "성향 점수 매칭"은 다른 방법인 것 같습니다.
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IPTW 분석에서 점 추정치만 계산해야 하고 표준 오차, 통계적 검정의 p값, 신뢰 구간을 계산할 필요가 없는 경우 다음 단계에 따라 IPTW(치료 가중치의 역확률)를 수행할 수 있습니다.
(1) 이진 처리 변수에 대한 로지스틱 모델을 적합시킵니다. [확률 공식 저장]을 사용하여 예측된 확률을 저장합니다.
(2) 확률의 역수를 공식(예: "(:Treatment==1)/:Prob1 + (:Treatment==0)/:Prob0")을 사용하여 계산합니다.
(3) Y=응답 변수, X=치료 변수, Weight=IPTW로 구성된 IPTW 모델을 (2)에 의해 계산하여 적용합니다.
위 단계를 통해 계산된 표준 오차, 신뢰 구간, p-값은 통계적으로 부정확합니다. 이는 JMP 플랫폼의 거의 모든 모델이 가중치를 "표본 가중치"가 아닌 "정밀도 가중치"로 가정하기 때문입니다.
JMP Pro 19(JMP Pro의 차기 버전) 이상에서는 인과관계 분석 플랫폼이라는 새로운 플랫폼이 도입됩니다. 따라서 이 플랫폼을 통해 IPTW(Inverse-Test-Wave)를 수행할 수 있으며, 표준 오차, p-값, 신뢰 구간도 JMP Pro 19의 새로운 플랫폼에서 정확하게 계산됩니다.
JMP Pro 18(현재의 JMP Pro 버전) 또는 이전 버전에서는 IPTW의 표준 오차, p값, 신뢰 구간을 계산하는 기능이 없습니다.
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성향 점수 매칭은 JMP Pro 19(JMP Pro의 다음 버전)에서도 지원될 예정입니다.
"있는 그대로"이지만, 약 10년 전에 일대일 성향 점수 탐욕 매칭을 수행하는 추가 기능을 만들었습니다. 다운로드 URL은 다음 페이지에 있습니다.
https://www.jmp.com/content/dam/jmp/documents/jp/support/propensityscore201412.pdf
저는 성향점수 매칭을 비판하는 다음 논문을 읽어보시기를 권하고 싶습니다.
King, G. 및 Nielsen, R.(2019)
성향 점수를 매칭에 사용해서는 안 되는 이유
정치분석 , 27(4), 435-454.
https://gking.harvard.edu/publications/why-propensity-scores-should-not-be-used-formatching
또한, 경향성 점수 수학 추가 기능과 함께 설치된 PDF 문서에서 스티븐 센 교수의 비판 내용도 소개했습니다.
