IPTW後の 重み付き線形回帰

逆確率重み付けを考慮した線形回帰分析により、連続アウトカムに対する治療効果を推定します。

重み付き線形回帰により、IPTW処理済みデータの連続アウトカム(血圧値、検査値、スコアなど)に対する治療効果を推定します。

IPTWによって算出された重みを各観測値に適用することで、疑似母集団における治療効果を推定し、選択バイアスを調整した因果効果の推定が可能になります。

この手法は、観察データにおいて連続値の結果変数に対する治療効果をより信頼性高く推定することができます。

• 連続アウトカムの因果推論: 線形回帰により、治療による平均的な変化量(回帰係数)として治療効果を直接推定できます。
• 全データの活用: マッチングと異なり、全てのデータを利用できるため統計的検出力が維持されます。
• 因果効果の推定: ATE(平均治療効果)、ATT(治療群における平均治療効果)など、異なる因果効果パラメータを推定できます。
• 解釈しやすい結果: 回帰係数として治療効果の大きさを直接的に解釈でき、臨床的な意味づけが容易です。

• 極端な重みの影響: 傾向スコアが0や1に近い場合、極端に大きな重みが生成され、推定が不安定になる可能性があります。
• 重みの評価が必要: 重みの分布や変動係数を慎重に評価し、必要に応じてトリミングなどの調整が必要です。

Reactive stat では、逆確率重み付け (IPTW) で作成した “__iptw_weights__” カラムを利用してこの解析を行います。

このカラムには、傾向スコアの逆数に基づいて計算された重み値が格納されており、線形回帰分析において各観測値の重要度を調整するために使用されます。