[論文レビュー] Double score matching estimators of average and quantile treatment effects

Shu Yang, Yunshu Zhang|arXiv (Cornell University)|Jan 16, 2020

Advanced Causal Inference Techniques被引用数 1

ひとこと要約

本稿では、適合度と予後スコアの両方を組み合わせることで、平均および分位数処置効果のための二重スコアマッチング推定量を提案し、二重ロバスト性を達成する。これは、適合度モデルまたは予後スコアモデルのいずれかが正しく指定されていれば一貫性が保証される。漸近理論と二段階のリプレイスメント分散推定量を用いて有効な推論を実現し、実装用のRパッケージも提供されている。

ABSTRACT

Propensity score matching has a long tradition for handling confounding in causal inference. In this article, we propose double score matching estimators of the average treatment effects and the quantile treatment effects utilizing two balancing scores including the propensity score and the prognostic score. We show that the de-biasing double score matching estimators achieve the double robustness property in that they are consistent for the true causal estimands if either the propensity score model or the prognostic score model is correctly specified, not necessarily both.} We characterize the asymptotic distributions for the doubly score matching estimators when either one of the score model is correctly specified based on the martingale representations of the matching estimators and theory for local normal experiments. We also provide a two-stage replication method for variance estimation and therefore doubly robust inference. R package is available online.

研究の動機と目的

• 交絡要因の影響を除去する因果推論において、適合度スコアと予後スコアの二つのバランススコアを用いること。
• 平均および分位数処置効果の推定量を、二重ロバスト性を持つように開発すること。
• マルティングルの表現を用いて、モデルの誤指定下での漸近的分布を確立すること。
• 二段階のリプレイスメント法を用いて、頑健な分散推定を実現すること。
• 公開可能なRパッケージを用いて、実用的な推論を可能にすること。

提案手法

• 適合度スコアと予後スコアの両方に基づいて単位をマッチングさせることで、交絡要因をバランスさせる二重スコアマッチングを提案する。
• マッチング推定量のマルティングル表現を用いて、モデルの誤指定下での漸近的分布を導出する。
• 局所正規実験理論を適用し、適合度スコアまたは予後スコアモデルのいずれかが正しく指定されている場合の極限分布を特徴付ける。
• 二重ロバスト性を導出する：適合度スコアモデルまたは予後スコアモデルのいずれかが正しければ、推定量は一貫性を保つ。
• 標準誤差の推定と有効な推論を可能にするために、二段階のリプレイスメント法を開発する。
• オープンソースの再現性と応用を促進するため、Rパッケージを用いてこの手法を実装する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 観察研究において、適合度スコアと予後スコアを組み合わせることで、平均および分位数処置効果の推定が改善されるか？
• RQ2 適合度スコアまたは予後スコアモデルの一方が誤って指定された場合、二重スコアマッチング推定量はどのような条件下で一貫性を保つか？
• RQ3 適合度スコアまたは予後スコアモデルのいずれかが正しく指定されている場合、推定量の漸近的分布はどのように特徴付けられるか？
• RQ4 二重ロバスト推論を支援する信頼性の高い分散推定法は何か？
• RQ5 提案手法は、有効な推論手順を伴ってどのように実用的に実装できるか？

主な発見

• 二重スコアマッチング推定量は二重ロバスト性を達成し、適合度スコアまたは予後スコアモデルのいずれかが正しく指定されていれば、真の因果効果推定量に対して一貫性が保証される。
• モデルの誤指定下で、マルティングル表現と局所正規実験理論を用いて推定量の漸近的分布が導出された。
• 二段階のリプレイスメント法により、有効な分散推定が可能となり、正しい被覆率特性を有する二重ロバスト推論が実現された。
• 二つの異なるスコアを活用することで、交絡要因のバランスが改善され、推定の効率性と頑健性が向上した。
• 実装を支援するRパッケージがリリースされ、応用研究者によるアクセス性と再現性が確保された。