[논문 리뷰] Double score matching estimators of average and quantile treatment effects

Shu Yang, Yunshu Zhang|arXiv (Cornell University)|2020. 01. 16.

Advanced Causal Inference Techniques인용 수 1

한 줄 요약

이 논문은 평균 및 분위수 처리 효과를 추정하기 위해 경향 스코어와 예측 스코어를 조합하여 双중 스코어 매칭 추정기법을 제안한다. 이는 어느 한 모형이 올바르게 지정되어 있더라도 일관성이 유지되는 이중 강건성(double robustness)을 달성한다. 점진적 이론과 이중 단계 복제 분산 추정기법을 통해 타당한 추론을 보장하며, 구현을 위한 R 패키지가 제공된다.

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.

연구 동기 및 목표

• 혼동요인을 제거하기 위해 경향 스코어와 예측 스코어라는 두 가지 균형 스코어를 사용하는 인과 추론 문제 해결.
• 이중 강건성인 평균 및 분위수 처리 효과 추정기 개발.
• 마팅게일 표현을 이용한 모형 잘못 지정 상황에서의 점진적 분포 설정.
• 강건한 분산 추정을 위한 이중 단계 복제 방법 개발.
• 공개된 R 패키지를 통해 실용적인 추론 가능화.

제안 방법

• 혼동요인을 균형화하기 위해 단위를 경향 스코어와 예측 스코어 양쪽 기반으로 매칭하는 이중 스코어 매칭 기법 제안.
• 모형 잘못 지정 상황에서의 점진적 분포 유도를 위해 매칭 추정기의 마팅게일 표현 사용.
• 경향 스코어 또는 예측 스코어 모형 중 하나만 올바르게 지정된 경우의 점근적 분포를 특성화하기 위해 국소 정규 실험 이론 적용.
• 이중 강건성 도출: 두 스코어 모형 중 어느 하나만 정확히 지정되어 있더라도 추정기는 일관성을 유지함.
• 표준 오차 추정 및 타당한 추론을 위한 이중 단계 복제 방법 개발.
• 공개 소스 복제성과 적용을 보장하기 위해 R 패키지에 구현.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 관찰 연구에서 경향 스코어와 예측 스코어를 조합하면 평균 및 분위수 처리 효과 추정에 도움이 될 수 있는가?
• RQ2 두 스코어 모형 중 하나가 잘못 지정된 경우에도 이중 스코어 매칭 추정기는 어떤 조건에서 일관성을 유지하는가?
• RQ3 스코어 모형 중 하나만 정확히 지정된 경우 추정기의 점진적 분포는 어떻게 특성화할 수 있는가?
• RQ4 이중 강건 추론을 뒷받침하는 신뢰할 수 있는 분산 추정 방법은 무엇인가?
• RQ5 제안된 방법은 어떤 실용적 추론 절차를 통해 타당하게 구현될 수 있는가?

주요 결과

• 이중 스코어 매칭 추정기는 이중 강건성을 달성하여, 경향 스코어 또는 예측 스코어 모형 중 어느 하나만 정확히 지정되어 있더라도 진짜 인과적 추정량에 대해 일관성을 유지한다.
• 모형 잘못 지정 상황에서 마팅게일 표현과 국소 정규 실험 이론을 사용하여 추정기의 점진적 분포를 도출하였다.
• 이중 단계 복제 방법은 타당한 분산 추정을 제공하며, 정확한 커버리지 성질을 갖는 이중 강건 추론을 가능하게 한다.
• 두 개의 서로 다른 스코어를 활용함으로써 혼동요인에 대한 균형이 향상되어 추정 효율성과 강건성이 향상된다.
• 응용 연구자들이 접근성과 재현 가능성을 확보하기 위해 R 패키지가 공개되어 있다.