När en fall-kontrollstudie har genomförts kan det vara av intresse att genomföra en sekundär analys som studerar fall-kontrollstudiens utfalls effekt på någon annan variabel i populationen. I dessa fall ses fall-kontrollstudiens utfall som en behandling i sekundäranalysen och denna variabels effekt på ett nytt utfall undersöks. I observationsstudier baserade på fall-kontrolldata existerar ofta systematiska skillnader mellan fall- och kontrollgruppen. Om dessa skillnader i bakgrundsvariabler mellan grupperna påverkar både behandlingen och utfallet kommer det att skapa bias i skattningen av den kausala effekten. Ett sätt att kontrollera för dessa bakgrundsvariabler är genom att matcha på propensity score. Denna uppsats består av en simuleringsstudie där den kausala effekten på utfallet för de behandlade skattas med hjälp av propensity score matchning i en sekundäranalys av matchat fall-kontrolldata. Syftet är att undersöka matchingsestimatorns egenskaper när individernas propensity score skattas med en viktad logistisk regressionsmodell gentemot när individernas propensity score skattas med en logistisk regressionsmodell utan vikter. Viktad logistisk regressionsmodell innebär att en behandlings sanna prevalens i populationen och populationens subgrupper är känd och inkluderas i modellen, vilket resulterar i att skattningar av propensity score kommer att vara väntevärdesriktiga. I den logistiska regressionmodellen utan vikter inkluderas inte den sanna prevalensen när propensity score ska skattas och skattningarna av propensity score kommer inte vara väntevärdesriktiga. Egenskaper som jämförs är bias, standardavvikelse och MSE. Resultatet av uppsatsen visade ingen minskning av MSE när prevalensen avbehandlingen i populationen inkluderades vid skattningen av observationernas propensity score. Estimatorn där behandlingens prevalens inte inkluderades vid skattningen av observationernas propensity score resulterade i lägre bias och MSE, men högre standardavvikelse. Båda estimatorernas bias gickmot noll när stickprovstorleken ökade.
Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:umu-160784 |
Date | January 2019 |
Creators | Bergquist, Emanuel, Thunström, Gustav |
Publisher | Umeå universitet, Statistik, Umeå universitet, Statistik |
Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
Language | Swedish |
Detected Language | Swedish |
Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
Format | application/pdf |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0026 seconds