ある処置（介入や曝露）がアウトカムに影響あるか知りたいときは因果推論をしますよね。解析方法として、「多変量解析よりも傾向スコア使う方が良いんでしょ？」とよく耳にしますが、そうではありません。
例えば、よく傾向スコアマッチングで交絡を制御した研究がありますが、研究者が知りたいであろう効果を見ていないことは多いです。
次の2つの動画と資料では、下記事項について説明します。
- 効果を明確に定義
- 効果を推定するためには、バイアスを減らすのが大事
- バイアスを減らすためには大きく2つの手段がある
- 解析方法はいろいろあるけど、どの方法でも効果は推定できる
- 効果の種類（Estimand：えすてぃまんど）が違う
- Estimandと解析手法の対応
- 効果修飾
キーメッセージは、 知りたい効果（Estimand）を決めて、解析手法を選ぼう！！です。
今回の動画と資料では、取り上げる解析手法の具体的な方法は説明していません。
前半（効果の定義とEstimandの前振り）
後半（Estimandと解析手法）
おまけ
正規分布に従わないデータの群間比較にはよくWilcoxonの順位和検定が使われていますが、何を知りたいのかいまいちはっきりしません。 次の動画と資料で、何に答える一つの方法である対数変換について説明しました。 経済の分野ではオーソドックスな考え方ですが、医学の分野ではなぜかあまり知られていない内容です*1。
*1:恥ずかしながら私も『効果検証入門』で知りました。