Eğitim EA2. Stata ile Etki Analizi: Eşleştirme Tahmincileri (NNM ve PSM)

• 2 gün (10.00-12.00 ve 13.00-15.00 arası)
• Toplam 8 Saat
• Kategori: Özel Eğitim
• Açıklamalar: 
  • Bu eğitim, gözlemsel verilerde nedensel etki analizi yaparken seçim yanlılığını azaltmak için kullanılan eşleştirme (matching) yöntemlerini teorik ve uygulamalı olarak öğretir. En yakın komşu eşleştirme (NNM), her bir tedavi birimini en benzer kontrol birimi ile eşleştirerek karşılaştırılabilir gruplar oluşturmayı amaçlar ve bu benzerlik genellikle açıklayıcı değişkenler veya eğilim skorları üzerinden tanımlanır. Eğilim skoru eşleştirme (PSM) ise bireylerin tedavi alma olasılığını (propensity score) tahmin ederek benzer olasılığa sahip tedavi ve kontrol gözlemlerini eşleştirir ve böylece gözlenen değişkenlere bağlı yanlılığı azaltmayı hedefler. Örneğin sigara içmenin sağlık üzerindeki etkisini analiz ederken, yaş ve cinsiyet gibi faktörlere göre benzer bireyler eşleştirilerek daha doğru bir karşılaştırma yapılabilir . Eğitimde ayrıca radius, kernel ve Mahalanobis mesafesine dayalı eşleştirme gibi alternatif yöntemler ele alınarak farklı eşleştirme stratejilerinin sonuçlar üzerindeki etkisi gösterilir. Böylece katılımcılar, rastgele atamanın olmadığı durumlarda deneysel ortama daha yakın bir karşılaştırma yaparak tedavi etkilerini daha güvenilir biçimde tahmin etmeyi öğrenir. 

Eğitim Programı

Gün 1
Eşleştirme Kavramı
En Yakın Komşu Eşleştirme (NNM) Tahmincisi ve Teorik Çerçevesi
En Yakın Komşu Eşleştirme (NNM) Yöntemi: Stata Uygulaması
Yerine Koymama Yoluyla En Yakın Komşu Eşleştirmesi
Yerine Koyma Yoluyla En Yakın Komşu Eşleştirmesi

 

Gün 2
Eğilim Skoru Eşleştirme (PSM) Tahmincisi ve Teorik Çerçevesi
Eğilim Skoru Eşleştirme (PSM) Yöntemi: Stata Uygulaması
Yarıçap Eşleştirmesi, Mahalanobis Metrik Eşleştirmesi ve Kernel Eşleştirmesi
Mahalanobis Metrik Uzaklığı Temelinde Kernel Eşleştirmesi
Eğilim Skorları Temelinde Kernel Eşleştirmesi