タグ付けされた質問 「matching」

傾向スコアマッチングを実行しました（Rパッケージの「Matchit」を使用してRで）。マッチング方法は「最近傍」を使用しました。マッチング後、結果変数の観点から、治療と対照群を比較しました。この比較には、t検定を使用しました。各マッチング手順の後に、t検定の結果が変化することを発見しました。この結果の変化が傾向スコア（最近傍マッチングに使用される）のランダムな選択によるものであるという私の仮定をテストするために、乱数ジェネレーターを特定のシードに設定し、マッチング手順を数回実行しました。RNGを設定することで、結果に違いがなくなりました。 すべてのマッチング手順の後で異なる結果に直面しました：さらなる分析に使用するマッチングソリューションをどのように決定しますか？マッチング手順を数回（たとえば10'000）実行し、複数のt検定から得られた結果のp値とt値の中央値を報告することは有効な方法ですか？

8 k-nearest-neighbour  matching  propensity-scores 

私が理解しているように、マッチングは観察研究で因果関係を特定する1つの方法です。「類似」している観察を照合し、治療を受けたまたは受けなかった観察を比較することにより、これを一種の準実験と見なすことができます。 オーバーマッチングとは何ですか？それはどのようなバイアスをもたらしますか？私は主に経済学の観点からマッチングを見てきたが、最近、「オーバーマッチング」がバイアスにつながる可能性があることを示唆する疫学に関するいくつかの論文を見た。論文の用語を理解するのは難しいと思います。誰かが主要な概念のいくつかを説明してくれると助かります。以下はアイデアを参照する記事です： オーバーマッチングはバイアスを引き起こす可能性があります。BMJ。2002 8月10日。325（7359）

8 epidemiology  bias  confounding  matching 

傾向スコアの一致したデータを分析したい。文献では、データが「ペアになっている」ため、マクネマー検定が通常使用されます。ただし、マッチングは常識ではペアリングではありません。 フィッシャーの正確確率検定を使用する方が正しいでしょうか？一致したデータに対応のあるテストを使用することについて、どのような意見がありますか？

7 fishers-exact  matching  mcnemar-test