傾向スコアマッチング後の比率の比較(Mantel-Haenzel検定)

Mantel-Haenzel検定は、層別解析を行う際に使用される統計手法です。 主に2つの群(例えば、治療群と対照群)間でのアウトカム(例えば、疾病の発生やあるイベントの発生)に差があるかどうかを調べる際に用いられます。 この検定は、特に異なる層(例えば、年齢層や性別など)にわたる効果の均一性を評価するのに役立ちます。

Mantel-Haenzel検定の基本的なアイディアは、異なる層を通じてオッズ比を統合し、全体としての効果を評価することです。 この方法は、各層での効果が似ているという仮定の下で最も効果的です。

そのため、傾向スコアマッチング(Propensity Score Matching, PSM)にて各被験者の処置を受ける確率(傾向スコア)を推定し、そのスコアに基づいて対照群と処置群の被験者をペアにしてから、Mantel-Haenzel検定を行うことが一般的です。

Reactive stat では、傾向スコアマッチング で作成した “__matched_paird__” カラムを利用してこの検定を行います。

傾向スコアマッチング の情報
応答変数 を選択 (カテゴリカル変数)

...(候補が多すぎます)

目的変数 を選択 (二値変数)

...(候補が多すぎます)


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