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ちょうど知りたい話でした、ありがとうございます
こちらこそご覧いただきありがとうございます！！
非常に分かりやすい動画をありがとうございます。1点お伺いしたいのですが、観察研究において治療Aと治療B いずれかがより高い治療効果を持つか判定をするにあたり、患者背景をそろえるために傾向scoreマッチングという認識ですが、治療の違いではなく、退院時の合併症の有無のような、「ありなし」の二値で傾向scoreマッチングしてもよいのでしょうか。統計初心者であり分かりずらい質問で申し訳ありません。
回帰分析と傾向スコア、両者の解釈的な違いはどうなるんでしょうか？前者は共変量自体に条件付き独立性を要請しているから、共変量をしっかり揃える問題に帰着。後者は共変量を揃えるというより、傾向スコアの予測精度を探求する機械学習的な問題に帰着する、という感じでしょうか？
コメントありがとうございます！僕も詳しくはわからないのですが、傾向スコアも共変量の選択は重要だと思います！ただ、共変量の情報をpという1次元に縮約して考えることで、少し過程が緩くなっているイメージです！また、解釈については傾向スコアを用いた手法も色々あり、手法についてそれぞれ異なると解釈が必要だと思います！
4:02 ちょっと草
笑
ちょうど知りたい話でした、ありがとうございます
こちらこそご覧いただきありがとうございます！！
非常に分かりやすい動画をありがとうございます。
1点お伺いしたいのですが、観察研究において治療Aと治療B いずれかがより高い治療効果を持つか判定をするにあたり、患者背景をそろえるために傾向scoreマッチングという認識ですが、治療の違いではなく、退院時の合併症の有無のような、「ありなし」の二値で傾向scoreマッチングしてもよいのでしょうか。
統計初心者であり分かりずらい質問で申し訳ありません。
回帰分析と傾向スコア、両者の解釈的な違いはどうなるんでしょうか？
前者は共変量自体に条件付き独立性を要請しているから、共変量をしっかり揃える問題に帰着。後者は共変量を揃えるというより、傾向スコアの予測精度を探求する機械学習的な問題に帰着する、という感じでしょうか？
コメントありがとうございます！
僕も詳しくはわからないのですが、傾向スコアも共変量の選択は重要だと思います！ただ、共変量の情報をpという1次元に縮約して考えることで、少し過程が緩くなっているイメージです！
また、解釈については傾向スコアを用いた手法も色々あり、手法についてそれぞれ異なると解釈が必要だと思います！
4:02 ちょっと草
笑