傾向スコア・マッチング
傾向スコアは、所与の観察値に応じて、被験者(人、教室、学校など)が特定の処置に割り当てられる確率を示す。傾向スコアは、これらの共変量に基づき処置群とコントロール群とを均質化して、選択バイアスを減らすために用いられる。
2 値変数の処置指標 Z {\displaystyle Z} 、応答変数 r {\displaystyle r} 、およびバックグラウンドで観測された共変量 X {\displaystyle X} があるとする。傾向スコアは、バックグラウンド変数に対する処置の条件付き確率として定義される。
e ( x ) = d e f Pr ( Z = 1 ∣ X = x ) {\displaystyle e(x)\ {\stackrel {\mathrm {def} }{=}}\ \Pr(Z=1\mid X=x)}
R – 傾向スコアマッチングは MatchIt パッケージで利用することができるほか 、手動で実装することもできる 。
SAS – PSMatchプロシージャおよび OneToManyMTCH マクロは、傾向スコアに基づいてマッチングする 。
Stata – ユーザー作成の psmatch2 コマンドなどが傾向スコア・マッチングを実装している 。Stataバージョン13以降では、組み込みの teffects psmatch コマンドも提供されている 。
SPSS – IBM SPSS Statistics の「傾向スコアによる一致」で傾向スコア・マッチングのダイアログボックスが開き、「適合の許容」、「完全一致を優先」、「実行パフォーマンスを最大化」、「一致の抽出時にケース順序をランダム化」「乱数のシード」などの設定が可能である。FUZZY Python プロシージャは、拡張機能ダイアログボックスからソフトウェアの拡張機能として追加することもできる。このプロシージャは、指定されたキー変数のセットに基づいて、コントロール群からの無作為抽出を利用して、処置群とコントロール群とをマッチングする。 FUZZYコマンドは、完全一致とあいまい一致をサポートする。