傾向スコア・マッチング
無作為割り付けによって、各共変量のバランスが取れることを大数の法則が保証する。残念ながら、観察研究の多くで、処置の無作為割り付けはなされていない。マッチングでは、観察された共変量が同じくらいの標本を処置群とコントロール群のそれぞれから抽出することにより、割り付けバイアスを減らして、無作為割り付けに近いものにする。
たとえば、喫煙の影響を知りたい場合を考える。人々を喫煙群に無作為に割り付けることは非倫理的であるため、観察研究が必要である。喫煙群と非喫煙群とを単純に比較することによって処置効果を推定すると、喫煙率に影響する要因(性別や年齢など)によるバイアスが生じる。傾向スコア・マッチングでは、処置群とコントロール群の制御変数(この例では性別や年齢など)を同じくらいにすることによって、これらのバイアスを制御することを目指す。
星野 崇宏(2009)『調査観察データの統計科学―因果推論・選択バイアス・データ融合 (シリーズ確率と情報の科学)』岩波書店