逆確率重み付け IPTW とは？逆確率重み付け回帰

逆確率重み付けとは、傾向スコアの逆数を用いて、人数があまり多くない層を厚くする方法で、処方の有無の背景をそろえる方法である。

重回帰で用いる方法。

＞＞もう統計で悩むのを終わりにしませんか？

↑1万人以上の医療従事者が購読中

逆確率重み付けとは？
傾向スコアとは？
逆確率重み付けを用いて連続データを目的変数にした解析を行うことは可能か？
逆確率重み付けを重回帰に応用した場合
標準メニューを使う方法
ロバスト分散を用いた信頼区間推定
まとめ
おすすめ書籍

逆確率重み付けとは？

逆確率重み付けは、Inverse Probability of Treatment Weighting が英語の原語で、IPTWと略されて呼ばれている。

逆確率重み付けは、傾向スコアの逆数を用いて、処方されているけど傾向スコアが低い症例や、処方されていないけど傾向スコアが高い症例など、人数が少ない層を補うために、人数を増やして見せて、処方ありなしの背景を疑似的にそろえる方法である。

YouTubeで、図を使ったわかりやすい解説動画を見つけたので共有する。

新谷歩の今日から使える医療統計学ビデオ講座：傾向スコアの使い方とコンセプト - YouTube

傾向スコアとは？

では、傾向スコアとは何か？

傾向スコアとは、propensity score プロペンシティスコアとも呼ばれ、ある処方をするかしないかの確率を、他の説明変数で予測したものである。

ロジスティック回帰を利用して計算する。

＞＞もう統計で悩むのを終わりにしませんか？

↑1万人以上の医療従事者が購読中

逆確率重み付けを用いて連続データを目的変数にした解析を行うことは可能か？

EZRで逆確率重み付けを用いた線形回帰は可能だろうか？

答えはYesである。

まずは、ロジスティック回帰で逆確率重み付け変数を計算する。

次に線形回帰メニュー（単回帰・重回帰）から解析をする。

出力されたRスクリプトを活用し、IPTWをweights=で指定して、再実行する。

逆確率重み付けを重回帰に応用した場合

たとえば、以下のように、EZR公式マニュアルの ElderlyAML.rda データセットを用いて、Anthracyclines に関する、IPTW（変数名：weight.ATE.GLM.1）を作成した後、BM_blastを目的変数とした回帰分析を行うとする。

まず、逆確率重み付け変数を計算する。

次に、線形回帰からBM_blastを目的変数に、Anthracyclinesを説明変数にした回帰分析を実施する。

#####線形回帰(単回帰、重回帰)#####
RegModel.6 <- lm(BM_blast~Anthracyclines, data=ElderlyAML)
res <- NULL
(res <- summary(RegModel.6))
multireg.table <- NULL
multireg.table <- cbind(res$coefficients[,1], confint(RegModel.6),res$coefficients[,2:4])
colnames(multireg.table)[1] <- "Estimate"
colnames(multireg.table) <- gettextRcmdr( colnames(multireg.table))
multireg.table

このRスクリプトを活用し、最初の行のlm()のカッコ内に weights = weight.ATE.GLM.1 を書き入れる。

RegModel.6 <- lm(BM_blast~Anthracyclines, data=ElderlyAML, weights=weight.ATE.GLM.1)
res <- NULL
(res <- summary(RegModel.6))
multireg.table <- NULL
multireg.table <- cbind(res$coefficients[,1], confint(RegModel.6),res$coefficients[,2:4])
colnames(multireg.table)[1] <- "Estimate"
colnames(multireg.table) <- gettextRcmdr( colnames(multireg.table))
multireg.table