Calculadora de pareamento por escore de propensão

O pareamento por escore de propensão é uma técnica de desenho de estudos observacionais nos quais o tratamento não foi atribuído aleatoriamente. O escore de propensão é a probabilidade estimada de uma observação receber tratamento dadas as covariáveis medidas antes dele. Observações com escores semelhantes têm probabilidades de tratamento semelhantes segundo o modelo. Parear tratados com controles não tratados comparáveis pode melhorar o equilíbrio das covariáveis e criar uma comparação mais confiável que a diferença não ajustada dos resultados. Esta calculadora faz pareamento guloso um a um pelo vizinho mais próximo, sem reposição. Ela percorre os tratados na ordem informada, encontra o controle ainda não usado com a menor distância absoluta de escore, atribui esse controle e o remove das opções seguintes. O efeito médio do tratamento nos tratados, ou ATT, é a média das diferenças entre o resultado tratado e o resultado do controle pareado em todos os pares. Um ATT positivo indica maior resultado médio observado entre os tratados na escala escolhida. As listas de escores e resultados devem corresponder: o primeiro escore tratado pertence ao primeiro resultado tratado, e a mesma regra vale para os controles. Escores de propensão devem estar entre zero e um. Como o pareamento é sem reposição, o grupo de controle precisa ter pelo menos tantas observações quanto o grupo tratado. O resultado guloso pode depender da ordem dos tratados, especialmente quando vários disputam controles com escores semelhantes. Um software de pareamento ótimo pode produzir uma distância total menor. Um escore próximo, por si só, não prova que todas as covariáveis estão equilibradas. Após o pareamento, examine diferenças de médias padronizadas, distribuições, sobreposição e retenção da amostra para cada variável basal importante. Os escores devem ser estimados apenas com variáveis medidas antes do tratamento, incluindo possíveis confundidores em vez de consequências posteriores. Pouca sobreposição significa que alguns tratados não têm controles confiáveis; nesse caso, um caliper ou regra de corte costuma ser melhor que pares forçados. A interpretação causal exige ausência de confundidores importantes não medidos, possibilidade de tratamento nos padrões relevantes de covariáveis, ausência de interferência entre observações e modelos adequadamente especificados. O pareamento não cria randomização nem remove viés oculto. Os erros padrão também precisam refletir o pareamento e a estimação dos escores. Use esta calculadora leve para entender a formação determinística de pares e conferir pequenos exemplos. Para análises publicáveis, use software estatístico com calipers, tratamento de empates, opções de reposição, diagnósticos de equilíbrio, análise de sensibilidade e estimativas adequadas de incerteza.