DiD推定を使用する場合の傾向スコアマッチングにおけるATT対ATE

リーとリトル2017によると、傾向スコア（PS）メソッドを使用する場合、オッズの重み付けは治療（ATT）の平均治療効果を生成しますが、サブ分類と治療の逆確率（IPTW）による重み付けを使用すると、サンプル全体の平均処理効果（ATE）で測定される効果。

私は、Difference-in-Difference（DiD）推定がATTを生成すると信じています。私の質問は：

1. DiDでPSメソッドを使用する場合、上記のルールは当てはまりますか？
2. DiDのコンテキストでIPTWによる計量を行うと、効果測定はどうなりますか？ATTかATEか？

記事はペイウォールの背後でブロックされています。それでも、あなたの説明に基づいて、主要な用語とコンポーネントに対処できると思います。

傾向スコアの重み付けは、「奇数」または「逆数」による重み付けではありません。傾向スコアの重み付けは、治療を受けた確率の逆数で観察に重みを付けます。

差異の差異は推定値であり、応答変数ではありません。このサイトでは、変更スコアアプローチよりもベースライン値を調整する結果を共変量としてモデル化するANCOVAの利点について、何度か説明しました。活発で徹底的な議論については、こちらをご覧ください。それでも、2つのアプローチの違いは、固定効果とオフセットです。したがって、結果は常に単なる応答変数です。したがって、応答変数のフォーマットと、差異の差異としての治療受領係数の解釈は、どちらのアプローチでも同じです。

治療上の平均的な治療効果と平均治療効果（サンプル上は）私が前に聞いた名称ではありません。定義により、未処理グループで見られる比較可能な差のセットを差し引くことにより、ATEを推定します。臨床研究では、これはホーソン効果と呼ばれます。観察研究では、これは通常、一般的な症例バイアスの一種です。まとめると、これらは交絡の形式として発生しない事前/事後差異のタイプであるため、傾向スコアの重み付けでは対処できません。

逆に、これらの効果の有無に関係なく、適応症による交絡は治療効果を誇張する（または弱める）ことができます。傾向スコア手法（マッチングまたは重み付け）は、交絡効果を制御するために依然として必要です。