初めての傾向スコア分析 入門セミナー2021

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本セミナーでは、傾向スコア解析の基礎から、傾向スコアの理論的背景、傾向スコアの基本的な使い方、傾向スコアの有用さと限界について、実データ解析を通して詳解いたします。

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プログラム

傾向スコア解析の基本事項を実データ解析を通して学習する。無作為割り付けがされていない観察研究のデータ解析において治療効果をバイアス無しに推定する際に必須の統計手法である。  この講座を通して一連の傾向スコア解析の概要を掴むことができると共に、傾向スコアの理論的背景、傾向スコアの基本的な使い方、傾向スコアの有用さと限界を学ぶことができる。また統計ソフトとしては世界的に広く使われその有用性と実用性が認められている「R」を用いる。

  1. 確率論の基礎
    • 確率変数と確率関数
    • 条件付き確率
    • 独立性と条件付き独立性
    • 期待値 (平均)
    • 条件付き確率の性質
    • 条件付き期待値
    • ベルヌーイ分布
    • 確率収束と大数の法則
  2. 傾向スコアの概要
    • 無作為割り付け
    • 観察研究
    • 具体例
    • 臨床研究
    • 反事実
    • 処置効果
    • 傾向スコア
    • 強い意味での無視可能性
    • 傾向スコアの性質
    • 傾向スコアによる,マッチング,層別,共変量調整
    • 感度分析
  3. 傾向スコアの推定
    • 共変量
    • 共変量の選択
    • 欠損のメカニズム
    • 欠損の扱い
    • ロジスティック回帰モデル
  4. 傾向スコアによるマッチングと層別
    • マッチングと層別
    • 最近傍マッチングの詳細
  5. 傾向スコアによる重みづけ
    • 重みづけによる処置効果の推定
    • 二重頑健性
  6. データ解析
    • シミュレーション解析
    • 実データ解析
    • マッチングと層別の結果
    • プログラムコード (シミュレーション)
    • プログラムコード (実データ)

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