Vorrei sapere come eseguire il propensity matching nell'edizione per studenti di JMP.
Come si esegue il propensity score matching in JMP Student Edition?
Mi chiamo Ono e sono un tester senior presso la divisione JMP Japan del SAS Institute Japan.
■JMP Student Edition include le funzionalità di JMP Pro. La versione corrente di JMP Student Edition è JMP Pro 18. Sfortunatamente, le versioni correnti di JMP 18 e JMP Pro 18 non dispongono della funzionalità per eseguire il propensity score matching.
■JMP e JMP Pro dispongono di un linguaggio chiamato JMP Scripting Language, che consente la programmazione. Ho creato un componente aggiuntivo che esegue la corrispondenza 1:1 del vicino più prossimo, sebbene sia un componente aggiuntivo datato, creato circa 10 anni fa. Il percorso di download per questo componente aggiuntivo è incluso nel file di descrizione qui sotto.
https://www.jmp.com/content/dam/jmp/documents/jp/support/propensityscore201412.pdf
Questo componente aggiuntivo esegue un confronto 1:1 utilizzando un metodo greedy dopo l'ordinamento per numeri casuali. Non può eseguire un confronto 1:k o un confronto ottimale. Viene fornito solo come esempio "così com'è".
La prossima versione principale, JMP Pro 19, includerà una nuova funzionalità chiamata piattaforma Causal Treatment Effects, che consentirà il matching del vicino più prossimo. La piattaforma offre inoltre tre metodi per la stima degli effetti causali medi (ATE) e degli effetti medi del trattamento (ATT): ponderazione di probabilità inversa, aggiustamento della regressione (standardizzazione) e metodi doppiamente robusti.
(Questa discussione riguarda la prossima versione principale, JMP Pro 19. La versione attuale è JMP Pro 18 e la versione attuale di JMP non offre la funzionalità di corrispondenza del punteggio di propensione.)
■Nota:
Sebbene non sia correlato alla tua domanda, il seguente è un famoso articolo che critica il propensity score matching.
King, G. e Nielsen, R. (2019)
Perché i punteggi di propensione non dovrebbero essere utilizzati per l'abbinamento
Analisi politica, 27(4), 435-454.
https://gking.harvard.edu/publications/why-propensity-scores-should-not-be-used-formatching
Inoltre, il file PDF "Nearest Neighbor Matching Script Explanation" installato con il componente aggiuntivo menzionato sopra (a cui è possibile accedere andando su [Componenti aggiuntivi] → [Nearest Neighbor Matching] → [Nearest Neighbor Matching Script Explanation]) introduce alcune precauzioni (critiche) sui punteggi di propensione di Stephen Senn.
In "What is Causal Inference?" di Rosenbaum, traduzione supervisionata da Takada Yuya e Takahashi Koji, Asakura Shoten, pp. 49-53, viene spiegato cosa viene abbinato nel propensity score matching.
