傾向スコアマッチング (PSM) のレクチャー

傾向スコアマッチング (PSM)

ここでは、観察研究における選択バイアスを調整する代表的な統計手法、PSM (傾向スコアマッチング) について学びます。

PSMは、新治療法を受けた患者と従来治療を受けた患者で年齢や重症度などの背景因子に偏りがある場合に、「似た背景を持つ患者同士をペアにする」ことで公正な治療効果比較を可能にします。 1990年代後半から医学領域で急速に普及し、現在では観察研究における標準的手法の一つとなっています。

実際の診療録データを例に、傾向スコアの計算からマッチング、そしてマッチング後の統計解析まで、実践的な分析手順と結果の解釈方法を丁寧に解説します。

Reactive stat では、SMD (標準化平均差) による客観的なバランス評価や層別化解析など、国際的に推奨される手法を自動化しており、初心者でも適切なPSM分析が可能です。 また、IPTW (逆確率重み付け) との使い分けについても詳しく説明し、あなたの研究に最適な手法選択をサポートします。