逆確率重み付け
μ a = E ( Y 1 A = a p ( a ∣ x ) ) {\displaystyle \mu _{a}=\mathbb {E} \left({\frac {Y\,\mathbf {1} _{A=a}}{p(a\mid x)}}\right)} ここで、 p ( a ∣ x ) = P ( A = a , X = x ) P ( X = x ) {\displaystyle p(a\mid x)={\frac {P(A=a,X=x)}{P(X=x)}}}
任意のプロペンシティモデル(多くはロジスティック回帰モデル)を用いて p ^ n ( a ∣ x ) {\displaystyle {\hat {p}}_{n}(a\mid x)} ないし p ( a ∣ x ) {\displaystyle p(a\mid x)} を構築する
μ ^ a , n I P W E = Σ i = 1 n Y i 1 A i = a n p ^ n ( A i ∣ X i ) {\displaystyle {\hat {\mu }}_{a,n}^{\mathrm {IPWE} }={\frac {\Sigma _{i=1}^{n}Y_{i}\,1_{A_{i}=a}}{n{\hat {p}}_{n}(A_{i}\mid X_{i})}}}
各治療群の平均値を算出した後、t検定またはANOVA検定を用いて群平均間の差を判定し、治療効果の統計的有意性を判定することができる。