Propensity-Score-Matching
Kurzbeschriebung
Propensity-Score-Matching ist ein kausales Analyseverfahren für Beobachtungsdaten, das behandelte und unbehandelte Einheiten anhand ihrer Behandlungswahrscheinlichkeit (Propensity Score) vergleichbar macht.
Ziel ist es, Verzerrungen durch beobachtete Confounder zu reduzieren, indem nur statistisch ähnliche Einheiten miteinander verglichen werden.
Anwendbarkeit im Gesundheitssektor
Häufig eingesetzt zur Bewertung medizinischer Behandlungen, Impfungen oder Versorgungsprogramme anhand von Register- oder Routinedaten.
Sonstiges
Kann unbeobachtete Confounder nicht korrigieren
Balance-Diagnostik ist essenziell
Semantik
Wikidata-Identifikator ist: Q7258161
Deutsche Wikipediaseite ist: https://de.wikipedia.org/wiki/Propensity_Score_Matching
Englische Wikipediaseite ist: https://en.wikipedia.org/wiki/Propensity_score_matching
Quelle: Rosenbaum & Rubin (1983)
Behandlung von Unsicherheit in den Ergebnissen der Methode ist explizit
Für die Methode benötigte Datenmenge ist mittel
Zweck der Methode ist Kausale Analyse;Inferenz„Kausale Analyse;Inferenz“ befindet sich nicht in der Liste (Voraussage, Inferenz, Simulation, Kausale Analyse) zulässiger Werte für das Attribut „Zweck der Methode ist“.
Methode ist Mitglied der Methodenfamilie Statistisch;Kausale Inferenz„Statistisch;Kausale Inferenz“ befindet sich nicht in der Liste (Mechanistisch, Statistisch, Maschinenlernen, Tiefes Lernen, Hybrid, Kausale Inferenz, Simulation, Operationale Vorhersage, Beschreibende und erkundende Analyse, Praktisches Anwendungskonzept, ...) zulässiger Werte für das Attribut „Methode ist Mitglied der Methodenfamilie“.
Interpretierbarkeit der Ergebnisse der Methode ist gut