Teste exato de McNemar ou Fisher para dados correspondentes ao escore de propensão?

Quero analisar alguns dados correspondentes à pontuação de propensão. Na literatura, geralmente é utilizado o teste de McNemar, uma vez que os dados são "pareados". No entanto, a correspondência não é pareada no senso comum.

Seria mais correto usar o teste exato de Fisher? Que opiniões existem sobre o uso de testes emparelhados para dados correspondentes?

fishers-exact matching mcnemar-test

— Viktor
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Uma pergunta relacionada com detalhes técnicos: stats.stackexchange.com/questions/147559/...

— Viktor

Esse é definitivamente um debate em andamento na literatura, mas neste momento as evidências apontam para o uso de análise emparelhada para calcular erros e valores-p padrão. Embora o objetivo da correspondência seja chegar a duas amostras que imitam um estudo de controle randomizado, não um estudo de controle randomizado emparelhado, a correspondência ainda induz uma covariância entre os resultados em cada conjunto correspondido, o que precisa ser levado em consideração na inferência. PC Austin escreveu bastante sobre isso (por exemplo, Austin & Small, 2014). Zubizarreta, Paredes e Rosenbaum (2014) mostraram que, após a correspondência (ou seja, o descarte de unidades não correspondidas), o emparelhamento (ou seja, a criação de pares correspondentes) pode reduzir a sensibilidade da estimativa eventual a confusões não medidas e reduzir os erros padrão, o que só poderia ser realizado se análises emparelhadas foram usadas na amostra.

— Noé
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"... o objetivo da correspondência é chegar a duas amostras que imitam um teste de controle aleatório" Isso não é verdade. O objetivo da correspondência é remover a confusão, eliminando qualquer associação entre os fatores de correspondência e a opção de tratamento . Os ECRs fazem isso com randomização. A distribuição de fatores de confusão em uma amostra aleatória é representativa dos participantes do estudo. Com a distribuição correspondente desses fatores de confusão, assemelha-se desproporcionalmente à das pessoas que optam pelo tratamento mais raro.

— 21818 AdamOc

Isso é verdade, mas é possível corresponder ao ATE, que é o estimado em um RCT. Eu estava apenas corroborando a intuição do OP de que a correspondência PS não é obviamente a mesma coisa que emparelhamento, da mesma forma que um RCT não é o mesmo que um RCT emparelhado.

— Noah

Tudo bem, parece que estamos de acordo. Em resumo: a correspondência / randomização é a mesma na medida em que visa eliminar a confusão, mas elas levam a diferentes distribuições de fatores na amostra resultante. Os projetos são válidos para estimar os ATEs quando não há interações não detectadas com o tratamento; caso contrário, as duas abordagens podem produzir resultados diferentes / conflitantes.

— 21418 AdamO:

Como os dados correspondentes não são dados emparelhados e não são dados de grupos independentes, alguns testes novos podem ser desenvolvidos especificamente para dados correspondentes?

— Viktor

Muitos tentaram este trabalho. O trabalho de Abadie e Imbens vem à mente, mas não sei muito sobre isso. Por enquanto, a análise emparelhada é mais apropriada.

— Noah