결과 변수 결측값에 대한 통계 상세 정보
인과 처리 분석법은 처리 변수가 두 가지 값(이항)을 가질 때 결과 변수 Y의 결측값을 자동으로 처리합니다. 그러나 지정된 처리 모형 또는 반응 모형의 예측 변수에 대한 데이터가 결측인 경우 해당 관측값은 분석에서 제외됩니다.
결과 변수 Y의 결측값은 결측(또는 중도절단) 확률을 모델링한 후 IPTW(처리 역확률 가중치)와 IPCW(중도절단 역확률 가중치)를 적용하여 처리됩니다. 이 계산은 다음 단계에 따라 수행됩니다.
1. 데이터의 정확한 수치를 측정할 수 없는 중도절단 모형을 적합시킵니다.
각 처리 수준에 대해 하나씩, 두 개의 중도절단 모형이 적합됩니다. 두 모형 모두 Y의 결측 표시자를 결과 변수로 하는 로지스틱 회귀입니다. 예측 변수는 처리 모형에 지정된 변수입니다.
2. 중도절단 가중치를 계산합니다.
중도절단 가중치는 처리 모형만 지정되고, 추정 방법이 IPWR(비율 수정이 있는 역확률 가중치법)이고, 안정화 가중치를 선택한 경우 안정화됩니다. 그렇지 않은 경우에는 중도절단 가중치가 안정화되지 않습니다.
안정화 IPCW는 다음과 같이 정의됩니다.
wsIPCW = p(C)/p(C|Z)
다음은 각 요소에 대한 설명입니다.
C = Y의 결측 표시자
Z = 처리 모형에 지정된 처리 전 공변량 집합
p(C) = 지정된 처리 수준에서 Y 값이 결측인 관측값의 비율
p(C|Z) = 공변량 Z가 주어졌을 때 Y가 결측일 확률. 지정된 처리 수준에 해당하는 적합 중도절단 모형을 사용하여 계산됩니다.
비안정화 IPCW는 다음과 같이 정의됩니다.
wIPCW = 1/p(C|Z).
3. 두 가중치를 곱합니다.
IPTW는 이전에 설명한 대로 계산됩니다. 자세한 내용은 안정화 가중치에서 확인하십시오. 그런 다음 IPCW 가중치와 IPTW 가중치의 곱을 계산합니다.
4. (가중치 절단 임계값이 지정된 경우만 해당) 임계값에 따라 가중치를 절단합니다.
절단된 가중치를 적용할 수 있습니다. 자세한 내용은 IPW 극단 가중치 절단 임계에서 확인하십시오. step 3에서 계산된 값이 지정된 임계값보다 크면 해당 가중치가 임계값으로 대체됩니다.