GoldenLine
Zaloguj się
Konrad W.

Konrad W. Data scientist /
Data engineer / Web
Analyst

Temat: Propensity Score Matching

Witam!
Czy ktoś miał okazję wykorzystywać tą metodę w praktyce w innej dziedzinie niż medycyna, np. w badaniach ankietowych? Interesuje mnie to, jak praktycznie wypada ta metoda, ile zmiennych opisujących respondenta (covariates) w praktyce się zbiera - wiem, że jak najwięcej ;) ale przy ilu jest szansa na sprawny model logitowy? Wiem, że to zależy, ale interesują mnie przykłady z życia ;) Wielkość próby i sposób doboru respondentów w Waszych badaniach też by mnie niezmiernie interesowała i bardzo pomogła w przygotowywanym przeze mnie badaniu.

Z góry jak i z dołu dziękuję ;)
Link do wypowiedziLink
Paweł S.

Paweł S. .

Temat: Propensity Score Matching

Witam i dołączam się do prośby. Też chętnie dowiem się czegoś na ten temat.
Link do wypowiedziLink
Konrad W.

Konrad W. Data scientist /
Data engineer / Web
Analyst

Temat: Propensity Score Matching

Jak tak brnę ;) przez zagraniczne artykuły naukowe (polskiej literatury na ten temat zaledwie garstka) to się dowiaduję, że raczej potrzebne tu są duże próby i baaardzo dużo zmiennych opisujących (covariates). Niektórzy autorzy nawet twierdzą, że ich istotność nie ma znaczenia, jeśli są sensownie dobrane. Kwestia próby nie przemawia za bardzo za badaniami ankietowymi, a raczej za zbieraniem danych wtórnych, za to duża ilość zmiennych opisujących daje szanse badaniom panelowym, gdzie można wykorzystać takich zmiennych bardzo dużo z wcześniejszych badań wielotematycznych. Przeprowadziłem taki naciągany eksperyment w Excelu (regresja logistyczna, logNW) i w Statistice (k-średnich, anova)na danych ze starego badania (mała próba) i cała metoda jest naprawdę logiczna, ale problem dużej próby raczej mnie zniechęca. Zachęca mnie za to fakt, że mało kto o tej metodzie wie i widzi jej szerokie zastosowanie.
Link do wypowiedziLink
Wojciech R.

Wojciech R. Doktor nauk
ekonomicznych/analit
yk/statystyk/dydakty
k

Temat: Propensity Score Matching

Temat już trochę obumarł, ale dziś znalazłem ciekawą publikację:

http://www.parp.gov.pl/files/74/81/305/6873.pdf

Pozdrawiam,
W.
Link do wypowiedziLink
Wojciech Sobala

Wojciech Sobala Redaktor
statystyczny,
biostatystyk,
Instytut Medycyny
Pr...

Temat: Propensity Score Matching

Konrad W.:
Niektórzy autorzy nawet twierdzą, że ich istotność nie ma znaczenia, jeśli są sensownie dobrane.


Istotność ma znaczenie, ale zwykle warto ustalić poziom istotności nieco wyżej niż standardowe 0,05 (zwykle sugerowane wartości mieszczą się w zakresie 0,1-0,2).
Bardzo dużo zmiennych jest potrzebnych aby wykluczyć potencjalny wpływ na wyniki analizy wszystkich możliwych czynników (zakłócających).
Ale aby czynnik miał wpływ na wynik analizy warunkiem koniecznym jest jego związek z analizowaną zmienną zależną.
Dlaczego akurat takie wartości dla poziomu istotności, trudno powiedzieć ale pewnie wynikają one z pewnego empirycznego doświadczenia badaczy, którzy je zaproponowali (wprowadzenie zmiennych przy wyższym poziomie istotności nie zmieniało wyników analizy?).Wojciech Sobala edytował(a) ten post dnia 25.03.10 o godzinie 21:12
Link do wypowiedziLink
« Wróć do tematów
Odpowiedz

Podobne tematy


Następna dyskusja:

Opcja Automatic Matching.




Wyślij zaproszenie do
Anuluj