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Master Thesis

Over-fitting of Propensity Score Models-does it matter ?

Résumé : Le biais de confusion est un défi majeur dans les études non-randomisées. L'une des méthodes de contrôle de ce biais est le score de propension. Le score de propension représente la probabilité pour un individu de recevoir le traitement expérimental (comparé au traitement témoin) connaissant les caractéristiques de cet individu. Un des problèmes rencontrés lors de l'utilisation de ce score est celui du sur-ajustement. Ce problème survient régulièrement lorsque le score de propension est utilisé dans de grandes bases de données. Nous avons réalisé des études de simulation pour évaluer l'impact du sur-ajustement des modèles de score de propension lors de l'estimation de l'effet traitement.
Document type :
Master Thesis
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https://dumas.ccsd.cnrs.fr/dumas-00859762
Contributor : Ufr de Mathématique-Informatique / Irma <>
Submitted on : Sunday, March 9, 2014 - 7:00:05 AM
Last modification on : Wednesday, December 25, 2019 - 1:16:41 AM
Long-term archiving on: : Monday, June 9, 2014 - 10:35:28 AM

Identifiers

  • HAL Id : dumas-00859762, version 1

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Citation

Wilfrid Kouokam Lowe. Over-fitting of Propensity Score Models-does it matter ?. Méthodologie [stat.ME]. 2013. ⟨dumas-00859762⟩

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