Eğilim skoru kullanılarak eşleştirme yöntemlerinin performanslarının karşılaştırılması
Comparison of performances of matching methods using propensity score
Yazar: ESRA BEŞPINAR
Danışman: DOÇ. DR. HÜLYA OLMUŞ
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: İstatistik = Statistics

Özet:
Gözlemsel çalışmalarda, tedavi ve kontrol grubu için seçilen rasgele bireyler araştırmacının kontrolü dışındadır. Bu tür çalışmalarda, birimler arasında farklılıklar oluşabilir. Bu durum elde edilen tahminlerin yanlı olmasına neden olacaktır. Eğilim skoru yaklaşımı, gözleme dayalı veri setinde tedavi etkilerinin tahminindeki yanlılığı azaltmak için kullanılan bir yöntemdir. Eğilim skoru, lojistik regresyon yöntemi, diskriminant analizi, probit model ve kümeleme analizi kullanılarak elde edilebilir. Eğilim skorlarını elde etmek için herhangi bir varsayım gerektirmeyen lojistik regresyon yöntemi en çok kullanılan yöntemlerden biridir. Eğilim skoru tahmin edildikten sonra, eşleştirme, tabakalara ayırma, ortak değişken düzeltmesi / regresyon düzeltmesi ve ağırlıklandırma gibi dört ana yöntemin bazı kombinasyonları kullanılabilir. Eğilim skoru eşleştirmesinde,tedavi ve kontrol grubundaki benzer eğilim skoruna sahip birimler eşleştirilir ve diğer tüm eşleşmeyen birimler çalışmadan çıkarılır. Böylece bu yöntemler kullanılarak, homojen
gruplar elde edilmiş ve parametre tahminindeki standart sapma azaltılmış olur. Bu çalışmada eşleştirme yöntemlerinden, en yakın komşuluk (1:1) eşleştirmesi, caliper eşleştirmesi, tabakalı eşleştirme, mahalanobis metrik eşleştirmesi, tam eşleştirme ve mahalanobis metrik eşleştirmesi ile eğilim skorlarının birleşimi kullanılmıştır. Farklı örnek çapları, farklı ortak değişken sayıları ve farklı dağılımlar için ayrıntılı simülasyon çalışması yapılarak en iyi eşleştirme yöntemleri belirlenmeye çalışılmıştır. Ayrıca gerçek veri seti üzerinde uygulama çalışması yapılmış ve elde edilen sonuçlar yorumlanmıştır.

Abstract:
Random individuals who are selected for treatment and control group are out of control of the researchers in observational studies. There may be differences between units in such studies. This situation will cause the obtained estimates to be biased. Propensity score approach is a method which is used to reduce bias in estimation of treatment effect in observational data set. The propensity score can be obtained by using logistic regression method, discriminant analysis, probit model and cluster analysis. Logistic regression method, which does not require any assumption to obtain the propensity score, is one of the most commonly used methods. The four main methods such as matching, stratification, covariate/regression correction and weighting of some combinations can be used. In propensity score matching, units with similar propensity score in treatment and control
groups are matched and all other unmatched units are removed from the study. Thus, homogeneous groups are obtained and standard deviation in parameter estimation is reduced. In this study, combination of the propensity score with the matching methods nearest neighbor (1:1) matching, caliper matching,stratified matching, mahalanobis metric matching, full matching and combining propensity scores with mahalanobis matching which from matching were used. It was studied on determining the best matching methods by conducting a detailed simulation study for different number of sample sizes, number of covariate variables and distributions. In addition, an application study was performed on real data set and obtained results were interpreted.