EZRで傾向スコアマッチングを行う方法

こんにちは。ハル（@haru_reha）です。

今回は「EZRで傾向スコアマッチングを行う方法」について書きます。

傾向スコアマッチングというのは、群間の比較を行う際に「本当に比較したい項目以外の背景因子のズレを群間で揃える」手法です。

背景因子の補正には多変量解析を用いる方法がありますが

どの変数をモデルに投入するかを、ルールに従わず、例えば有意差の出やすいもののみをモデルに入れるなど、間違った解析を用いると信ぴょう性のない解析になってしまいます

（引用）みんなの医療統計 多変量解析編 10日間で基礎理論とEZRを完全マスター！第3版．講談社．P238．

とも言われており、もっと簡便な方法で背景のズレを取り去ることができないかが模索され、その1つとして傾向スコアマッチングが取り上げられたようです。

ちなみに、EZRで傾向スコアマッチングを行う方法はすでにブログに書いています（https://haru-reha.com/ezr-propensity-score-matching/）。この方法で問題はないのですが、現在のEZRのversionだと実はもう少し簡単に傾向スコアの算出が行えるようになっています。

今回のnoteでは、その方法をご紹介します。

（2020.10.30追記）さらに、以前はできなかったキャリパーの指定や、マッチング後の標準化差の表示ができるようになりましたので、追加しています。

※デモデータはブログと同様のものを使用しますので、基本的な内容はブログと同じです。ご了承の上でご購入をお願い致します。

【動作環境】
OS：windows10
EZR：version 1.50

なお「傾向スコアマッチングを行った際に論文に記載すべき６つのポイント」をまとめた記事もありますので、ご参照ください。

では、はじめますね！