We show that propensity score match

We show that propensity score matching (PSM), an enormously popular method of
preprocessing data for causal inference, often accomplishes the opposite of its
in-tended goal—increasing imbalance, inefficiency, model dependence, and bias. PSM
supposedly makes it easier to find matches by projecting a large number of
covari-ates to a scalar propensity score and applying a single model to produce an unbiasedestimate. However, in observational analysis the data generation process is rarelyknown and so users typically try many models before choosing one to present. The
weakness of PSM comes from its attempts to approximate a completely random-ized experiment, rather than, as with other matching methods, a more efficient fully
blocked randomized experiment. PSM is thus uniquely blind to the often large por-tion of imbalance that can be eliminated by approximating full blocking with other matching methods. Moreover, in data balanced enough to approximate complete randomization, either to begin with or after pruning some observations, PSM ap-proximates random matching which, we show, increases imbalance even relative to the original data. Although these results suggest that researchers replace PSM with one of the other available methods when performing matching, propensity scores have many other productive uses.

Kết quả (Việt) 1:

Chúng tôi cho thấy rằng điểm xu hướng phù hợp (PSM), một phương pháp rất phổ biếntiền xử lý dữ liệu cho các quan hệ nhân quả suy luận, thường xuyên hoàn thành các đối diện của nó trong xu hướng mục tiêu-gia tăng sự mất cân bằng, inefficiency, phụ thuộc vào mô hình và thiên vị. PSMđược cho là làm cho nó dễ dàng hơn để phù hợp với nhiều bằng cách chiếu một số lượng lớn covari-ates vô hướng xu điểm và áp dụng một mô hình duy nhất để sản xuất một unbiasedestimate. Tuy nhiên, quan sát phân tích quá trình thế hệ dữ liệu rarelyknown và như vậy người dùng thường thử nhiều mô hình trước khi chọn một để trình bày. Cácđiểm yếu của PSM xuất phát từ nỗ lực của mình để xác định một thử nghiệm hoàn toàn ngẫu nhiên ized, thay vì, như với các kết hợp phương pháp, một efficient thêm đầy đủchặn các thử nghiệm ngẫu nhiên. PSM là như vậy duy nhất mù với por thường lớn-tion của sự mất cân bằng có thể được loại bỏ bằng số chặn đầy đủ với các phương pháp khác phù hợp. Hơn nữa, trong dữ liệu cân đối đủ để xác định hoàn toàn ngẫu nhiên, hoặc để bắt đầu với hoặc sau khi cắt tỉa một số quan sát, PSM ap-proximates ngẫu nhiên kết hợp đó, chúng tôi hiển thị, làm tăng sự mất cân bằng và thậm chí so với dữ liệu gốc. Mặc dù các kết quả đề nghị các nhà nghiên cứu thay thế PSM với một trong những phương pháp khác có sẵn khi thực hiện kết hợp, điểm số xu hướng có nhiều ứng dụng khác sản xuất.

Kết quả (Việt) 2:

Chúng tôi thấy rằng hợp điểm xu hướng (PSM), một phương pháp vô cùng phổ biến của
dữ liệu tiền xử lý đối với kết luận nhân quả, thường xuyên hoàn thành đối diện của mình
trong xu hướng mất cân bằng mục tiêu ngày càng tăng, inef fi tính hiệu, mô hình phụ thuộc, và thiên vị. PSM
được cho là làm cho nó dễ dàng hơn để fi thứ phù hợp bằng cách chiếu một số lượng lớn các
covari-ates đến một số xu hướng vô hướng và áp dụng một mô hình duy nhất để tạo ra một unbiasedestimate. Tuy nhiên, trong phân tích quan sát quá trình tạo dữ liệu được rarelyknown và do đó người dùng thường thử nhiều mô hình trước khi chọn một đến nay. Những
yếu kém của PSM đến từ nỗ lực của mình để gần đúng một thí nghiệm hoàn toàn ngẫu nhiên ized, chứ không phải là, như với phương pháp phù hợp khác, một fi cient ef hơn hoàn toàn
bị chặn thí nghiệm ngẫu nhiên. PSM là như vậy, duy nhất mù thường lớn por-tion của sự mất cân bằng có thể được loại bỏ bằng cách xấp xỉ chặn đầy đủ với các phương pháp phù hợp khác. Hơn nữa, trong dữ liệu cân đủ để xấp xỉ ngẫu nhiên hoàn chỉnh, hoặc là để bắt đầu hoặc sau khi cắt tỉa một số quan sát, PSM ap-proximates hợp ngẫu nhiên đó, chúng tôi cho thấy, tăng mất cân bằng thậm chí so với dữ liệu gốc. Mặc dù các kết quả này cho thấy rằng các nhà nghiên cứu thay thế PSM với một trong những phương pháp có sẵn khác khi thực hiện phù hợp, điểm xu hướng có nhiều công dụng khác sản xuất.