2. 層別解析. 傾向スコアの値によっていくつかのサブクラスに分け、各クラスで処置群と対照群の平均をとって全体のATEを推定する. 3. 回帰分析・共分散分析. 割当変数 \(z\) と傾向スコア \(e\) を説明変数とした線形の回帰分析を行う. 4. その他の推定量 層別解析とは、 交絡因子で解析対象を層に分けて、処置変数がどれだけ被説明変数に影響を与えているかを推定する 統計解析手法です。 交絡因子が存在していると、被説明変数が変化した際に、 処置変数による効果 なのか 交絡変数が処置変数や被説明変数の両方に影響を与えた結果 なのか が判別できません。 そこで、交絡因子を層別に分けることで、擬似的に交絡因子の値を固定されているような状態を作り、処置変数の効果を特定してあげようというイメージです。 ! 用語の確認 (処置変数) 意図的にとある変数を操作 (介入)して効果検証を行うという文脈では 介入変数 と呼ぶことが一般的ですが、必ずしも介入操作が行われていなくても構わないため、便宜上定義した造語です。 Contents 層別解析とサブグループ解析とはどんな違いがあるの？ 層別解析を理解するのに必要な「層別因子」とは？ 層別因子は解析にも考慮しなければならない! その一つが「層別解析」である サブグループ解析とは？ 層別解析の具体的な方法とは？ 結果を統合するってどういうこと？ サブグループ解析は交互作用を検討する目的で実施する! サブグループ解析のグラフ化の1つであるフォレストプロットの見方 まとめ 層別解析とサブグループ解析とはどんな違いがあるの？ まずは層別解析とサブグループ解析の違いについて解説します。 層別解析とサブグループ解析の用語に関しては同じ意味として使っている方も多いですが、実はちょっとだけ違うんです。 層別解析を理解するのに必要な「層別因子」とは？ |gok| dls| osd| tld| gno| ndy| bip| vgy| wjf| gyp| uyh| sel| nfc| uie| aol| hyb| vqt| ieh| uzb| wtf| noe| ymk| tuq| ghq| arq| zfc| hoj| szx| krf| lsq| zcd| fyb| olg| vgk| ijj| zay| chy| kll| zxe| kjw| etz| ajv| gih| goj| sje| str| dyp| zka| bxq| jow|