Perguntas com a marcação «propensity-scores»

Admito que sou relativamente novo em escores de propensão e análise causal. Uma coisa que não é óbvia para mim como iniciante é como o "equilíbrio" usando escores de propensão é matematicamente diferente do que acontece quando adicionamos covariáveis ​​em uma regressão? O que há de diferente na operação e …

41 regression  multivariate-analysis  causality  propensity-scores 

Refiro-me a este artigo: Hayes JR, Groner JI. "Usando várias pontuações de imputação e propensão para testar o efeito de assentos de carro e uso de cinto de segurança na gravidade de lesões de dados de registro de trauma" J Pediatr Surg. Maio de 2008; 43 (5): 924-7. Neste estudo, …

34 missing-data  propensity-scores 

Vou explicar meu problema com um exemplo. Suponha que você queira prever a renda de um indivíduo, com alguns atributos: {Idade, Sexo, País, Região, Cidade}. Você tem um conjunto de dados de treinamento como esse train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

Pergunta: Do ponto de vista do estatístico (ou de um profissional), pode-se inferir a causalidade usando escores de propensão com um estudo observacional ( não um experimento )? Por favor, não queira iniciar uma guerra de chamas ou um debate fanático. Antecedentes: No nosso programa de doutorado em estatística, apenas …

27 causality  propensity-scores 

Tenho lido alguns artigos e não estou claro sobre as definições específicas de Efeito Médio do Tratamento (ATE) e Efeito Marginal do Tratamento (MTE). Eles são os mesmos? De acordo com Austin ... Um efeito condicional é o efeito médio, no nível do sujeito, de mover um sujeito de não …

14 causality  hazard  propensity-scores  marginal-effect  marginal-model 

Eu tenho um conjunto de dados longitudinal de indivíduos e alguns deles foram submetidos a um tratamento e outros não. Todos os indivíduos estão na amostra desde o nascimento até os 18 anos e o tratamento ocorre em alguma idade entre esse intervalo. A idade do tratamento pode variar entre …

13 stata  panel-data  propensity-scores 

A correspondência do escore de propensão é usada para fazer inferências causais em estudos observacionais (consulte o artigo de Rosenbaum / Rubin ). Qual é a intuição simples por trás de por que funciona? Em outras palavras, por que, se garantirmos que a probabilidade de participar do tratamento seja igual …

13 causality  regression-strategies  propensity-scores  confounding 

Em relação à ponderação do escore de propensão (IPTW) ao fazer a modelagem de risco proporcional de Cox dos dados de sobrevivência de tempo para evento: Tenho dados prospectivos de registro nos quais estamos interessados ​​em analisar o efeito do tratamento de um medicamento que, na maioria dos casos, os …

11 r  survival  cox-model  propensity-scores 

Entendo a mecânica de calcular os pesos usando as pontuações de propensão : e aplicando os pesos em uma análise de regressão, e que os pesos servem para "controlar" ou desassociar os efeitos das covariáveis ​​nas populações dos grupos de tratamento e controle com a variável de resultado.p(xi)p(xi)p(x_i)wi,j=treatwi,j=control=1p(xi)=11−p(xi)wi,j=treat=1p(xi)wi,j=control=11−p(xi)\begin{align} w_{i, j={\rm …

10 intuition  weighted-regression  propensity-scores 

Estou tentando estimar o efeito médio do tratamento a partir de dados observacionais usando a ponderação do escore de propensão (especificamente IPTW). Acho que estou calculando o ATE corretamente, mas não sei como calcular o intervalo de confiança do ATE, considerando os pesos da pontuação de propensão inversa. Aqui está …

9 r  survey  causality  propensity-scores  observational-study 

Eu tenho uma pergunta metodológica e, portanto, nenhum conjunto de dados de amostra está anexado. Estou planejando fazer uma regressão de Cox ajustada no escore de propensão que visa examinar se um determinado medicamento reduzirá o risco de um resultado. O estudo é observacional, composto por 10.000 indivíduos. O conjunto …

9 survival  cox-model  propensity-scores  regression-strategies 

De acordo com Lee e Little 2017 , ao usar os métodos de escore de propensão (PS), a ponderação das probabilidades gerará o efeito médio do tratamento no tratamento (ATT), enquanto o uso de subclassificação e ponderação pela probabilidade inversa de tratamento (IPTW) resultará na efeito medido no efeito médio …

8 propensity-scores  difference-in-difference  treatment-effect 

Conduzi a Correspondência de Pontuação de Prospensidade (em R, usando o pacote R "Matchit"). Eu usei o método correspondente "vizinho mais próximo". Após a comparação, comparei o tratamento e o grupo de controle em termos da variável de resultado. Para esta comparação, usei o teste t. Descobri que, após cada …

8 k-nearest-neighbour  matching  propensity-scores 

\newcommand{\P}{\mathbb{P}} Estou preocupado com dados observacionais nos quais a atribuição do tratamento pode ser explicada extremamente bem. Por exemplo, uma regressão logística de P(A=1|X)=(1+exp(−(Xβ)))−1P(A=1|X)=(1+exp⁡(−(Xβ)))−1\P(A =1 |X) = (1+ \exp(-(X\beta)))^{-1} wehre AAA atribuição tratamento e XXX covariáveis tem ajuste muito bom com muito alto teste AUC>.80AUC>.80AUC >.80 ou mesmo >.90>.90>.90 . …

8 missing-data  causality  propensity-scores  survey-weights 

O procedimento básico de correspondência de pontuação de propensão funciona com dados de seção transversal (ou seja, coletados em um determinado momento). O comando psmatch2 popular usa uma variável dummy indicando que uma observação pertence ao grupo de tratamento ou controle. No entanto, no meu conjunto de dados, essa função …

8 stata  panel-data  propensity-scores