傾向スコア

50問 • 6ヶ月前

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問題一覧

観察研究において、処置群と統制群の間に元々存在する系統的な差異のことで、因果効果の推定を歪める主な原因となるものは何ですか？

選択バイアス

ある個人の様々な特徴（共変量）を基に、その人が特定の処置を受ける確率を算出した単一のスコアを何と呼びますか？

傾向スコア

傾向スコア法が最も効果を発揮するために満たすべき最も重要な仮定で、「処置と結果の両方に影響する重要な変数がすべて測定されている」ことを要求するものはどれですか？

無視できる処置割当の仮定

処置群と統制群で、傾向スコアの分布が十分に重なっている必要がある、という仮定は何ですか？

共通サポートの仮定

因果推論において最も理想的とされる研究デザインで、選択バイアスを原理的に排除できるものはどれですか？

ランダム化比較試験（RCT）

「ある個人の結果は、他の人が処置を受けたかどうかに影響されない」という内容を含む仮定はどれですか？

SUTVA

傾向スコア法が、複数の共変量を用いた従来のマッチング手法よりも優れている主な理由は何ですか？

多くの変数を1つのスコアに集約し、次元の問題を回避できるから

次のうち、傾向スコア法を用いるのが最も適している状況はどれですか？

生徒が自分の意志でオンラインコースか対面コースかを選択した研究

処置群の全員がもし処置を受けていなかったらどうなっていたか、というような、現実には観測できない条件のことを何と呼びますか？

反事実的条件（反実仮想）

選択バイアスを減らすための既存の方法として本文中で紹介されているもののうち、処置の有無と関連するが結果には直接影響しない変数を用いる手法はどれですか？

操作変数（IV）法

傾向スコアを推定するモデルに含める共変量として、最も理想的なのはどのような変数ですか？

処置の選択と結果の両方に関連する変数

傾向スコアを推定するために最も広く使われている統計モデルは何ですか？

ロジスティック回帰分析

ロジスティック回帰で傾向スコアを推定する際、「目的変数（従属変数）」として設定されるのは何ですか？

処置の有無を示す2値変数

傾向スコアの推定前に、すでに処置群と統制群でバランスが取れていた変数をモデルに含めた結果、調整後に逆にバランスが悪化してしまう現象を何と呼びますか？

過剰補正

共変量を選択する際に、まず最初に行うべきことは何ですか？

先行研究や理論を基に、処置や結果に関連しうる変数の候補をリストアップする

多数の決定木モデルを構築し、それらの結果を平均化または多数決で統合することで、より安定した予測を行う手法の総称は何ですか？

アンサンブル法

2つの共変量が非常に強く相関している場合（例：テストAの点数とテストBの点数）、両方をモデルに含めると推定が不安定になる問題があります。これを何と呼びますか？

共線性（または多重共線性）

傾向スコアの値は、通常どのような範囲を取りますか？

0から1

結果（アウトカム）とのみ関連し、処置の選択とは関連しない変数について、本書ではどのように扱うことを推奨していますか？

処置効果の推定精度を高めるため、傾向スコアモデルに含めるべき

決定木による方法（CART）がロジスティック回帰と異なる特徴として、適切なものはどれですか？

データを階層的に分割してグループ化するノンパラメトリックな方法である

傾向スコアの値が近い個人を処置群と統制群から見つけてペアにする調整法は何ですか？

マッチング

傾向スコアの範囲をいくつかの区間に区切り、各区間（層）の中で処置群と統制群を比較する調整法は何ですか？

層別化

マッチングにおいて、統制群の個人を一度ペアとして使った後、別の処置群の個人のペア相手として再び使用することを許す方法はどれですか？

復元マッチング

処置群の各個人に対し、統制群の複数の個人（例：2人）をマッチさせる方法を何と呼びますか？

比率マッチング

傾向スコアの逆数を重みとして利用し、処置群と統制群の背景特性の分布を統計的に揃える調整法は何ですか？

重み付け

マッチングされたサンプル全体の傾向スコアの差（距離）が最小になるように組み合わせを探す、全体最適を目的としたマッチング法はどれですか？

最適マッチング

マッチングの際に、ペア間の傾向スコアの差が一定の許容範囲（バンド幅）内に収まるように制限をかける手法はどれですか？

キャリパーマッチング

回帰分析モデルに、他の変数と並べて「傾向スコア」自体を説明変数として投入する調整法は何ですか？

共変量調整

マッチングや層別化といった調整法の潜在的な欠点として、適切なものはどれですか？

マッチする相手が見つからない個人が分析から除外され、サンプルサイズが減少することがある

重み付け（逆確率重み付け）法の潜在的な欠点として、適切なものはどれですか？

傾向スコアが0や1に近い個人がいると、その影響が過大になり推定が不安定になることがある

傾向スコア調整後に、処置群と統制群で共変量の分布がどれだけ似通ったかを評価することを何と呼びますか？

バランス評価

共変量バランスを評価する際、群間の平均差をプールした標準偏差で割り、変数の尺度に依存しないように標準化した指標は何ですか？

標準化バイアス（SB）

傾向スコア法を適用した後に、隠れたバイアス（測定されていない交絡変数）の存在に対して、得られた結論がどれだけ頑健であるかを評価するための分析手法は何ですか？

感度分析

感度分析の代表的な手法である「ローゼンバウムのバウンド」で用いられるΓ（ガンマ）というパラメータは何を意味していますか？

隠れたバイアスが処置の割り当てに影響するオッズ

傾向スコアモデル（処置の選択を予測するモデル）と、結果を予測するモデル（処置効果を推定するモデル）の両方に共変量を含めることで、どちらかが正しければバイアスを低減できると期待される方法はどれですか？

二重に頑健な方法

1対1のペアマッチングを行った後のデータで、2群の平均値の差を検定する最も基本的な統計手法は何ですか？

独立サンプルのt検定

標準化バイアスの値がどの程度であれば、一般的に共変量のバランスは「悪い」と判断されることが多いですか？

20%を超える

バイアス低減率（PBR）の計算に必要な2つの値は何ですか？

調整前のバイアスと調整後のバイアス

傾向スコアを用いた層別化分析の後、処置効果を推定する方法として適切なものはどれですか？

上記aとbの両方が方法として考えられる

感度分析の結果、Γ=1.2という非常に小さな値で処置効果の有意性が消えてしまった場合、その結果はどのように解釈されますか？

処置効果は隠れたバイアスに対して敏感（頑健でない）であり、結論には注意が必要である

傾向スコア法における最大の限界であり、観測されていない交絡変数が存在することで生じるバイアスは何ですか？

隠れたバイアス

傾向スコアマッチングを行った結果、分析対象となるサンプルサイズが大幅に減少し、処置の真の効果を検出しにくくなる問題は何と関連が深いですか？

統計的検出力の低下

逆確率重み付け（IPTW）法において、傾向スコアが0や1に非常に近い個人がいる場合に生じやすい問題は何ですか？

その個人の重みが極端に大きくなり、推定が不安定になる

不適切な傾向スコアマッチングが、意図に反して共変量のアンバランスやバイアスを増加させてしまう可能性がある、と指摘している研究者がいることに言及されています。この批判は、主にどの調整法に向けられていますか？

傾向スコアマッチング

傾向スコア法の分析プロセスにおいて、共変量選択の次に行うべきステップは何ですか？

傾向スコアの推定

処置群と統制群で傾向スコアの分布の重なりがほとんどない状態を指す言葉は何ですか？

共通サポートが不十分

傾向スコアを推定するモデルが、選択バイアスに寄与する重要な共変量を含んでいない、または関数形を間違えている状態を何と呼びますか？

モデルの誤特定

本文中で紹介されている、教育分野の研究で傾向スコア法を用いる際のガイドラインを定めている機関は何ですか？

What Works Clearinghouse

傾向スコアと個々の共変量の両方を最終的な分析モデルに含めることで、モデルの誤特定に対してより頑健になることを目指す手法は何ですか？

二重に頑健な方法

第5章全体の主張として、最も適切なものはどれですか？

傾向スコア法は有用なツールだが、その限界を理解し、慎重に適用する責任が研究者にはある

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選択バイアス

ある個人の様々な特徴（共変量）を基に、その人が特定の処置を受ける確率を算出した単一のスコアを何と呼びますか？

傾向スコア

無視できる処置割当の仮定

処置群と統制群で、傾向スコアの分布が十分に重なっている必要がある、という仮定は何ですか？

共通サポートの仮定

因果推論において最も理想的とされる研究デザインで、選択バイアスを原理的に排除できるものはどれですか？

ランダム化比較試験（RCT）

「ある個人の結果は、他の人が処置を受けたかどうかに影響されない」という内容を含む仮定はどれですか？

SUTVA

傾向スコア法が、複数の共変量を用いた従来のマッチング手法よりも優れている主な理由は何ですか？

多くの変数を1つのスコアに集約し、次元の問題を回避できるから

次のうち、傾向スコア法を用いるのが最も適している状況はどれですか？

生徒が自分の意志でオンラインコースか対面コースかを選択した研究

処置群の全員がもし処置を受けていなかったらどうなっていたか、というような、現実には観測できない条件のことを何と呼びますか？

反事実的条件（反実仮想）

操作変数（IV）法

傾向スコアを推定するモデルに含める共変量として、最も理想的なのはどのような変数ですか？

処置の選択と結果の両方に関連する変数

傾向スコアを推定するために最も広く使われている統計モデルは何ですか？

ロジスティック回帰分析

ロジスティック回帰で傾向スコアを推定する際、「目的変数（従属変数）」として設定されるのは何ですか？

処置の有無を示す2値変数

過剰補正

共変量を選択する際に、まず最初に行うべきことは何ですか？

先行研究や理論を基に、処置や結果に関連しうる変数の候補をリストアップする

多数の決定木モデルを構築し、それらの結果を平均化または多数決で統合することで、より安定した予測を行う手法の総称は何ですか？

アンサンブル法

共線性（または多重共線性）

傾向スコアの値は、通常どのような範囲を取りますか？

0から1

結果（アウトカム）とのみ関連し、処置の選択とは関連しない変数について、本書ではどのように扱うことを推奨していますか？

処置効果の推定精度を高めるため、傾向スコアモデルに含めるべき

決定木による方法（CART）がロジスティック回帰と異なる特徴として、適切なものはどれですか？

データを階層的に分割してグループ化するノンパラメトリックな方法である

傾向スコアの値が近い個人を処置群と統制群から見つけてペアにする調整法は何ですか？

マッチング

傾向スコアの範囲をいくつかの区間に区切り、各区間（層）の中で処置群と統制群を比較する調整法は何ですか？

層別化

マッチングにおいて、統制群の個人を一度ペアとして使った後、別の処置群の個人のペア相手として再び使用することを許す方法はどれですか？

復元マッチング

処置群の各個人に対し、統制群の複数の個人（例：2人）をマッチさせる方法を何と呼びますか？

比率マッチング

傾向スコアの逆数を重みとして利用し、処置群と統制群の背景特性の分布を統計的に揃える調整法は何ですか？

重み付け

最適マッチング

マッチングの際に、ペア間の傾向スコアの差が一定の許容範囲（バンド幅）内に収まるように制限をかける手法はどれですか？

キャリパーマッチング

回帰分析モデルに、他の変数と並べて「傾向スコア」自体を説明変数として投入する調整法は何ですか？

共変量調整

マッチングや層別化といった調整法の潜在的な欠点として、適切なものはどれですか？

マッチする相手が見つからない個人が分析から除外され、サンプルサイズが減少することがある

重み付け（逆確率重み付け）法の潜在的な欠点として、適切なものはどれですか？

傾向スコアが0や1に近い個人がいると、その影響が過大になり推定が不安定になることがある

傾向スコア調整後に、処置群と統制群で共変量の分布がどれだけ似通ったかを評価することを何と呼びますか？

バランス評価

共変量バランスを評価する際、群間の平均差をプールした標準偏差で割り、変数の尺度に依存しないように標準化した指標は何ですか？

標準化バイアス（SB）

感度分析

感度分析の代表的な手法である「ローゼンバウムのバウンド」で用いられるΓ（ガンマ）というパラメータは何を意味していますか？

隠れたバイアスが処置の割り当てに影響するオッズ

二重に頑健な方法

1対1のペアマッチングを行った後のデータで、2群の平均値の差を検定する最も基本的な統計手法は何ですか？

独立サンプルのt検定

標準化バイアスの値がどの程度であれば、一般的に共変量のバランスは「悪い」と判断されることが多いですか？

20%を超える

バイアス低減率（PBR）の計算に必要な2つの値は何ですか？

調整前のバイアスと調整後のバイアス

傾向スコアを用いた層別化分析の後、処置効果を推定する方法として適切なものはどれですか？

上記aとbの両方が方法として考えられる

感度分析の結果、Γ=1.2という非常に小さな値で処置効果の有意性が消えてしまった場合、その結果はどのように解釈されますか？

処置効果は隠れたバイアスに対して敏感（頑健でない）であり、結論には注意が必要である

傾向スコア法における最大の限界であり、観測されていない交絡変数が存在することで生じるバイアスは何ですか？

隠れたバイアス

統計的検出力の低下

逆確率重み付け（IPTW）法において、傾向スコアが0や1に非常に近い個人がいる場合に生じやすい問題は何ですか？

その個人の重みが極端に大きくなり、推定が不安定になる

傾向スコアマッチング

傾向スコア法の分析プロセスにおいて、共変量選択の次に行うべきステップは何ですか？

傾向スコアの推定

処置群と統制群で傾向スコアの分布の重なりがほとんどない状態を指す言葉は何ですか？

共通サポートが不十分

傾向スコアを推定するモデルが、選択バイアスに寄与する重要な共変量を含んでいない、または関数形を間違えている状態を何と呼びますか？

モデルの誤特定

本文中で紹介されている、教育分野の研究で傾向スコア法を用いる際のガイドラインを定めている機関は何ですか？

What Works Clearinghouse

傾向スコアと個々の共変量の両方を最終的な分析モデルに含めることで、モデルの誤特定に対してより頑健になることを目指す手法は何ですか？

二重に頑健な方法

第5章全体の主張として、最も適切なものはどれですか？

傾向スコア法は有用なツールだが、その限界を理解し、慎重に適用する責任が研究者にはある