「通常、特定のリンク関数を持つ一般化回帰モデルとともに用いられる」と書いているから、階層回帰モデルが念頭にあるのだと思う。傾向スコアが良くつかわれているのと、SEMやIVが使われていないのが面白いと思った。usedで、あとはみなrarelyないしneverという感じだった。10年くらい前の話だけど(嗚呼...)。前半はロジスティック回帰・Cox回帰の注意点(多重共線性の話とか,変数選択の話とか,比例ハザード性の話とか),後半は傾向スコア調整の注意点。いえ著者らはこの研究に対して否定的)。(※私のような哀れなユーザがなにかの拍子にこのブログを見るかも知れないので,ご参考までに書き留めておくと,c-統計量というのはですね,ROC曲線の下面積のことらしいです。同じことを別の名前で呼ぶのはやめてほしいですよね,まったく)いざ傾向スコアを求めたとして,それを使った共変量調整の仕方にもいろいろあるが,代表的手法であるマッチングについて著者らは否定的な書き方をしているて,しかしじゃあなにがいいかという話には触れていなかった。山ほど議論があるのだろう。Epidemiol.)というシミュレーション研究に全面的に依拠している。いわく,事象生起数が共変量の数の8~10倍以下のときは傾向スコアが有利になり,もっと多い場合にはロジスティック回帰やCox回帰が有利になる由。ううむ,シミュレーションの詳細がわかんないので気持ち悪い。元の論文を読んだ方がよさそうだ。えーと,それから,Gelman-Hill本のChap.2をさきほど読了。どこまで読めるか,ますます自信がなくなってきた。