ATT vs ATE dans l'appariement des scores de propension lors de l'utilisation des estimations DiD


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Selon Lee et Little 2017 , lors de l'utilisation des méthodes de score de propension (PS), la pondération sur les cotes générera l'effet de traitement moyen sur le traité (ATT), tandis que l'utilisation de la sous-classification et de la pondération par la probabilité inverse de traitement (IPTW) entraînera la effet mesuré sur l’effet de traitement moyen sur l’ensemble de l’échantillon (ETA).

Je crois que l'estimation de la différence dans la différence (DiD) générera un ATT. Mes questions sont:

  1. La règle ci-dessus est-elle vraie lors de l'utilisation de méthodes PS avec DiD?
  2. Quelle sera la mesure de l'effet lors de la pesée par IPTW dans le cadre de DiD? ATT ou ATE?

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Je sais que vous écrivez pour des experts, mais pour être clair, pourriez-vous s'il vous plaît épeler nos ou expliquer vos abréviations "ATT", "ATE" et "DiD"?
whuber

@whuber: Malheureusement, la plupart des effets du traitement moyen sur le traitement / de l'effet du traitement moyen / etc. obtenir des réponses sommaires ... (Ouais, bien sûr, ces acronymes doivent être clarifiés)
usεr11852

Absolument. Bonne entrée. J'ai écrit les explications, espérons que la phrase est toujours lisible!
robinsa

Réponses:


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L'article est bloqué derrière un paywall. Néanmoins, je pense que les principaux termes et composants peuvent être traités en fonction de votre description.

La pondération du score de propension n'est pas pondérée par la «cote» ni par «l'inverse». La pondération du score de propension pondère les observations par l' inverse de la probabilité de réception du traitement .

Une différence dans les différences est un estimant et non une variable de réponse. Les avantages de l'ANCOVA, modélisant l'ajustement des résultats pour les valeurs de base comme covariable, par rapport à une approche de changement de score ont été discutés plusieurs fois sur ce site. Voir ici pour une discussion animée et approfondie. Même ainsi, la différence entre les deux approches est un effet fixe par rapport à un décalage; ainsi, le résultat n'est toujours que la variable de réponse; par conséquent, le formatage de la variable de réponse et l'interprétation du coefficient de réception du traitement comme différence dans les différences sont les mêmes dans les deux approches.

L' effet de traitement moyen sur le traité et l' effet de traitement moyen (sur l'échantillon) ne sont pas une désignation que j'ai entendu auparavant. Par définition, nous estimons l'ETA en soustrayant un ensemble comparable de différences que l'on trouverait dans un groupe non traité. Dans une étude clinique, cela serait appelé effet Hawthorne, dans les études observationnelles, il s'agit généralement d'un type de biais de cas répandu. Ensemble, ce sont des types de différences avant / après qui ne surviennent pas comme une forme de confusion, de sorte qu'il n'est pas possible d'y remédier par la pondération du score de propension.

Inversement, quelle que soit la présence de ces effets, la confusion par indication est susceptible d'exagérer (ou d'atténuer) les effets du traitement. Des méthodes de score de propension (appariement ou pondération) sont encore nécessaires pour contrôler les effets de confusion.


Downvote? Pourquoi? (Je ne vote pas parce que je ne suis pas à l'aise avec les techniques PSM car elles sont très sujettes à la suppression des données et elles sont difficiles à amorcer correctement.)
usεr11852
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