Propensity score matchning för estimering av en marginell kausal effekt med matchat fall-kontrolldata

Sammanfattning: 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.