SASを用いた観察研究データの統計解析業務に従事する方

「SASによる傾向スコア解析」を受講済みか、同程度の知識がある方

「SASによる傾向スコア解析」では、ランダム化を伴わない観察研究における「交絡」という現象と、それに対処するための統計解析手法として、特に傾向スコア（プロペンシティスコア）の働く原理、またそれを用いた交絡調整法（マッチング、条件付け、重み付け）をSASプログラムとともに解説しています。本コースでは、これらの知識を下敷に、より踏み込んだ解析手法の習得を目的とします。SAS/STAT 14.2より実装されたPSMATCHプロシジャ（広範なマッチングまたは重み付け手法の実行）、CAUSALTRTプロシジャ（平均因果効果のセミパラメトリック推定）の紹介とともに、これらのプロシジャだけでは対応できない、１）時間とともに変化する曝露変数の効果推定や、２）アウトカムに打ち切りを含む場合の解析手法など解説します。

■因果推論の基礎

・因果効果と因果モデル

・ランダム化の役割

・交絡

■因果効果の推定方法

・層別解析

・アウトカム回帰と傾向スコア

・効果の標的集団

・条件付き効果、周辺効果とそれらの異同の条件

■傾向スコア

・傾向スコアのバランス性

・傾向スコアによる条件付け（層別解析、回帰調整）

・傾向スコアマッチング

・傾向スコアを用いた重み付け

■様々な傾向スコアマッチング（PROC PSMATCH）

・単純なマッチング（greedy matching）

・ペア以外のマッチング、人数バランスをとらないマッチング

・より丁寧なマッチング（optimal matching）

・全員をマッチング（full matching）

・マッチング後の解析方法

・注意喚起

■回帰モデルを用いた平均因果効果推定（PROC CAUSALTRT）

・傾向スコアモデル（invrse probability weighting）

・アウトカム回帰モデル（regression standardization）

・傾向スコアモデルとアウトカム回帰モデル（augmented invrse probability weighting）

・注意喚起

■より応用的な解析手法

・変化する曝露の効果推定（周辺構造モデル）

・直接効果の推定

・生存時間アウトカムに対する平均因果効果

※ 内容は予告なく変更する場合があります。

東京理科大学 工学部情報工学科 講師 篠崎 智大 氏