Ich möchte wissen, wie man in der JMP-Studentenausgabe ein Propensity Matching durchführt.
Wie führe ich ein Propensity-Score-Matching in der JMP Student Edition durch?
Mein Name ist Ono und ich bin leitender Tester in der JMP Japan-Abteilung des SAS Institute Japan.
■JMP Student Edition enthält die Funktionalität von JMP Pro. Die aktuelle Version der JMP Student Edition ist JMP Pro 18. Leider verfügen die aktuellen Versionen von JMP 18 und JMP Pro 18 nicht über die Funktionalität zum Propensity Score Matching.
■JMP und JMP Pro verfügen über die JMP Scripting Language, die Programmieren ermöglicht. Ich habe ein Add-In entwickelt, das 1:1-Nearest-Neighbor-Matching durchführt. Es handelt sich allerdings um ein älteres Add-In, das vor etwa 10 Jahren entwickelt wurde. Der Download-Speicherort für dieses Add-In ist in der folgenden Beschreibungsdatei angegeben.
https://www.jmp.com/content/dam/jmp/documents/jp/support/propensityscore201412.pdf
Dieses Add-In führt nach der Sortierung nach Zufallszahlen einen 1:1-Abgleich mit einer Greedy-Methode durch. Ein 1:k-Abgleich oder ein optimaler Abgleich ist nicht möglich. Es wird nur als Beispiel im Ist-Zustand bereitgestellt.
Die nächste Hauptversion, JMP Pro 19, enthält eine neue Funktion namens „Causal Treatment Effects“-Plattform, die Nearest-Neighbor-Matching ermöglicht. Die Plattform bietet außerdem drei Methoden zur Schätzung durchschnittlicher kausaler Effekte (ATE) und durchschnittlicher Behandlungseffekte (ATT): inverse Wahrscheinlichkeitsgewichtung, Regressionsanpassung (Standardisierung) und doppelt robuste Methoden.
(Diese Diskussion betrifft die nächste Hauptversion, JMP Pro 19. Die aktuelle Version ist JMP Pro 18 und die aktuelle Version von JMP bietet keine Propensity Score Matching-Funktionalität.)
■Hinweis:
Obwohl es nichts mit Ihrer Frage zu tun hat, handelt es sich im Folgenden um ein bekanntes Papier, das das Propensity Score Matching kritisiert.
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
Darüber hinaus enthält die PDF-Datei „Nearest Neighbor Matching Script Explanation“, die mit dem oben genannten Add-In installiert wird (auf die Sie über [Add-Ins] → [Nearest Neighbor Matching] → [Nearest Neighbor Matching Script Explanation] zugreifen können), einige Vorsichtsmaßnahmen (Kritikpunkte) zu Propensity Scores von Stephen Senn.
In „Was ist kausale Inferenz?“ von Rosenbaum, betreute Übersetzung von Takada Yuya und Takahashi Koji, Asakura Shoten, S. 49–53, wird erklärt, was beim Propensity Score Matching abgeglichen wird.
