Intuicyjne wyjaśnienie odwrotnego prawdopodobieństwa wag leczenia (IPTW) w ważeniu wyniku skłonności?

Rozumiem mechanikę obliczania wag z wykorzystaniem wyników skłonności : $p(x_i)$ a następnie zastosowanie wag w analizie regresji, a wagi służą do „kontrolowania” lub rozdzielania efektów zmiennych towarzyszących w populacjach grupy leczonej i kontrolnej ze zmienną wynikową.

\begin{aligned} w_{ja, jot = t r mi za t} & = \frac{1}{p (x_{ja})} \\ w_{ja, jot = do o n t r o l} & = \frac{1}{1 - p (x_{ja})} \end{aligned}

$\begin{align} w_{i, j={\rm treat}} &= \frac{1}{p(x_i)} \\[5pt] w_{i, j={\rm control}} &= \frac{1}{1-p(x_i)} \end{align}$

Jednak na poziomie jelit nie rozumiem, w jaki sposób osiągają to wagi i dlaczego równania są skonstruowane takimi, jakie są.

intuition weighted-regression propensity-scores

— RobertF
źródło

$p(x_i)$ $i$ $X$ $\text{w}_{i,j=\text{treat}} = \frac{1}{p(x_i)}$ $\text{w}_{i,j=\text{control}} = \frac{1}{1-p(x_i)}$

W przypadku, gdy ich nie spotkasz, zdecydowanie sugeruję przeczytanie Stuarta (2010): Metody dopasowania wnioskowania przyczynowego: przegląd i spojrzenie w przyszłość oraz Thoemmes i Kim (2011): Systematyczny przegląd metod oceny skłonności w naukach społecznych ; oba są ładnie napisane i służą jako dobre prace w tej sprawie. Sprawdź także ten znakomity wykład z 2015 r. Na temat tego, dlaczego wyniki skłonności nie powinny być wykorzystywane do porównywania przez króla. Naprawdę pomogły mi zbudować intuicję na ten temat.

— usεr11852
źródło

Dziękuję, świetna odpowiedź! Oczywiście uzasadnienie formuł masy jest oczywiste z perspektywy czasu. Przejrzałem artykuł o Królu z 2015 roku. Bardzo pouczające, chociaż jeśli osiągnę doskonałą równowagę z dopasowaniem wyniku skłonności bez przycinania, to dlaczego nie skorzystać z wyników skłonności?

— RobertF

Cieszę się, że okażą się pomocne Odnośnie Kinga (2015): Jeśli osiągniemy doskonałą równowagę dzięki PSM, powinniśmy użyć PSM. Problem polega na tym, że PSM zwykle nie osiąga doskonałej równowagi, jak w przypadku całkowicie zablokowanego randomizowanego projektu eksperymentalnego, ponieważ nie został on do tego zaprojektowany.

— usεr11852

Genialna odpowiedź, @ usεr11852

— Nicg,

Dziękuję Ci. To miłe, że tak mówisz.

— usεr11852