傾向評分 IPTW我是 jmp pro18 用戶。
我想使用傾向分數逆機率加權（IPTW）方法進行傾向分數配對。
我想找一個 IPTW 插件，但找不到。我該怎麼辦？如果您能告訴我，我將不勝感激。進階統計建模回覆：傾向評分 IPTW你好@惠一 ，我對這個 IPTW 不太熟悉， 這個連結有用嗎？上面有@Chris_Kirchberg的回复，裡面有一個 PDF 連結（日文）。該 PDF 第 8 頁有一個插件鏈接，可能就是你要找的。
回覆：傾向評分 IPTWJed Campbell先生，感謝您的及時回覆。我知道並且正在使用您提到的@克里斯 Kirchberg回覆的日文PDF版本。它是JMP中傾向分數匹配的一個非常有用的插件。不過您偶然發現了這個日文PDF版本。非常感謝。
這次我想找的是傾向評分 IPTW 外掛。搜尋之後，我找到了以下連結。
https://community.jmp.com/t5/Abstracts/JMP-基於傾向得分和執行程序自動化的逆概率加權-Nakazono-Takasuke-2021-JA-25MP-12/ev-p/756540
以上連結包含 Nakazono Takasuke 博士在 2021 年日本 Discovery 高峰會上發表的一篇文章，題為「基於 JMP 的傾向評分逆概率加權和執行過程自動化」。簡報中介紹了一個允許在 JMP 中執行 IPTW 方法的插件，但由於我對統計不熟悉，所以不太理解。簡報的主持人 Nakazono Kosuke 博士似乎已經更換了工作單位，我一直無法聯繫到他。如果我能理解簡報中描述的創建 IPTW 插件的方法，我相信我可以在自己的 JMP 中創建一個。如果有人了解更多相關信息，請告訴我。
就是這樣，如果您能給我任何指導我將非常感激。
回覆：傾向評分 IPTW恐怕「IPTW」和「傾向分數匹配」是不同的方法。
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如果在您的 IPTW 分析中，您只需要計算點估計，而不需要計算標準誤差、統計檢定的 p 值和信賴區間，那麼您可以按照以下步驟進行 IPTW（治療加權的逆機率）。
（1）對二元治療變數進行Logistic模型擬合。透過[保存機率公式]保存預測機率。
（2）透過公式計算機率的倒數（例如「（:Treatment==1）/:Prob1 + (:Treatment==0)/:Prob0」）。
（3）擬合 IPTW 模型，其中 Y=您的反應變量，X=您的治療變量，權重=由 (2) 計算的 IPTW。
請注意，上述步驟計算出的標準誤差、信賴區間和 p 值在統計上是不正確的。這是因為 JMP 幾乎所有平台都將權重假設為“精確度權重”，而不是“抽樣權重”。
在 JMP Pro 19（JMP Pro 的下一個版本）或更高版本中，我們將推出一個新平台，即因果處理平台。因此，您可以透過該平台進行因果分析（IPTW）（並且標準誤差、p 值和置信區間也能在 JMP Pro 19 的新平台中正確計算）。
在 JMP Pro 18（JMP Pro 的當前版本）或更早版本中，IPTW 沒有計算標準誤差、p 值和置信區間的功能。
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JMP Pro 19（JMP Pro 的下一個版本）也將支援傾向分數配對。
雖然只是“as-is”，但大約10年前，我製作了一個插件來執行一對一傾向得分貪婪匹配。下載地址寫在下面的頁面中。
https://www.jmp.com/content/dam/jmp/documents/jp/support/propensityscore201412.pdf
我建議您閱讀下面這篇批評傾向分數配對的論文。
King，G.和Nielsen，R.（2019）
為什麼傾向評分不應該用於匹配
政治分析，27(4)，435-454。
https://gking.harvard.edu/publications/why-propensity-scores-should-not-be-used-formatching
另外在傾向分數數學外掛程式安裝的PDF文件中，我也介紹了Stephen Senn教授的批評者。
