Proc PSMATCH

Proc PSMATCH 標準化された平均の差(Standardized Mean Difference)について 第6回 大阪SAS勉強会 中谷 太一

Proc PSMATCH • 傾向スコア（プロペンシティスコア：PS）を算出し、その値 を用いて2群間のマッチングを行ってくれるありがたいプロ シージャ。 • マッチング前後で背景情報の群間の差が小さくなったか確かめ る必要がある→そん時に用いる指標の一つが標準化された平均 の差(Standardized Mean Difference：SMD) • Proc PSMATCHはマッチングするだけではなく、マッチング 前後のSMDも算出してくれる。また、IPWとかも出してくれる

標準化された平均の差(Standardized Mean Difference：SMD) • 計算式 2群間の差 プールした標準偏差 • 連続データ • カテゴリデータ

サンプルデータ • Example 96.1 Propensity Score Weighting • https://documentation.sas.com/?docsetId=statug&docsetTarget=statug_code _psmchex1.htm&docsetVersion=14.3&locale=en • 観察研究のデータセットDrugs (n=486) • 治療（Drug=‘Drug_X’[治療群], ‘Drug_A’[対照群]） • 年齢（Age） • 性別（Gender=‘Male’, ‘Female’） • BMI（Bmi）

• https://documentation.sas.com/?docsetId=statug&docsetTarget=statug_code_psmchex1.htm&docsetVersion=14.3&locale=en

1:1最近傍（Greedy）マッチング proc psmatch data=drugs region=allobs ; class Drug Gender ; psmodel Drug(Treated='Drug_X')= Gender Age BMI ; match method=greedy (k=1 order=descending ) stat=lps caliper(mult=stddev) =0.20 ; マッチング前と後の群間差を評価してくれる assess lps var=(Gender Age BMI) / weight=none varinfo plots=(all) ; output out (obs=match) = psmatch ps=ps lps=lps matchwgt=match matchid=matchsort ; run ;

マッチング後データ Match前→ 小さくなってる！

手計算で再現しようとすると • All： (36.30973-40.40483)/SQRT((5.534114**2+6.579103**2)/2)= -0.673635442 SASのOUTPUT= -0.67363 • Matced： (36.30973-35.88496)/SQRT((5.534114**2+5.468664**2)/2)= 0.0772100437 SASのOUTPUT= 0.06988 値が違う！

SASはMATCH前（All）のSDを使ってる！ • All： (36.30973-40.40483)/SQRT((5.534114**2+6.579103**2)/2)= -0.673635442 SASのOUTPUT= -0.67363 • Matced： (36.30973-35.88496)/SQRT((5.534114**2+5.468664**2)/2)= 0.0772100437 SASのOUTPUT= 0.06988 • Matced（AllのSDを使用して計算）： 値が一致！ (36.30973-35.88496)/SQRT((5.534114**2+6.579103**2)/2)= 0.0698737825 • Proc PSMATCHを使用される際はご注意ください！（大勢に影 響はないですが。。。）