scholarly journals The effect of a constraint on the maximum number of controls matched to each treated subject on the performance of full matching on the propensity score when estimating risk differences

2020 ◽  
Vol 40 (1) ◽  
pp. 101-118
Author(s):  
Peter C. Austin ◽  
Elizabeth A. Stuart
Keyword(s):  
Propensity Score ◽  
Treated Subject

scholarly journals Covariate-adjusted survival analyses in propensity-score matched samples: Imputing potential time-to-event outcomes

2018 ◽  
Vol 29 (3) ◽  
pp. 728-751 ◽  
Author(s):  
Peter C Austin ◽  
Neal Thomas ◽  
Donald B Rubin
Keyword(s):  
Propensity Score ◽  
Failure Time ◽  
Design Stage ◽  
Time To Event ◽  
Survival Curves ◽  
Survival Analyses ◽  
Potential Outcome ◽  
Treated Subject ◽  
Hazard Ratios ◽  
Regression Adjustment

Matching on an estimated propensity score is frequently used to estimate the effects of treatments from observational data. Since the 1970s, different authors have proposed methods to combine matching at the design stage with regression adjustment at the analysis stage when estimating treatment effects for continuous outcomes. Previous work has consistently shown that the combination has generally superior statistical properties than either method by itself. In biomedical and epidemiological research, survival or time-to-event outcomes are common. We propose a method to combine regression adjustment and propensity score matching to estimate survival curves and hazard ratios based on estimating an imputed potential outcome under control for each successfully matched treated subject, which is accomplished using either an accelerated failure time parametric survival model or a Cox proportional hazard model that is fit to the matched control subjects. That is, a fitted model is then applied to the matched treated subjects to allow simulation of the missing potential outcome under control for each treated subject. Conventional survival analyses (e.g., estimation of survival curves and hazard ratios) can then be conducted using the observed outcome under treatment and the imputed outcome under control. We evaluated the repeated-sampling bias of the proposed methods using simulations. When using nearest neighbor matching, the proposed method resulted in decreased bias compared to crude analyses in the matched sample. We illustrate the method in an example prescribing beta-blockers at hospital discharge to patients hospitalized with heart failure.

Besondere Förderung von Kern- kompetenzen an Spezialgymnasien?

2010 ◽  
Vol 24 (1) ◽  
pp. 5-22 ◽  
Author(s):  
Jürgen Baumert ◽  
Michael Becker ◽  
Marko Neumann ◽  
Roumiana Nikolova
Keyword(s):  
Propensity Score ◽  
Propensity Score Matching

Der vorliegende Beitrag geht der Frage nach, ob Schülerinnen und Schüler, die nach der vierten Klasse in Berlin in ein grundständiges Gymnasium wechseln, in Abhängigkeit vom Profil des besuchten Gymnasiums im Vergleich zu Grundschülern mit vergleichbaren Lernvoraussetzungen unterschiedliche Lernzuwächse im Leseverständnis, in Mathematik und Englisch erreichen. Auf der Datengrundlage der ELEMENT-Studie wurde die Leistungsentwicklung von Schülerinnen und Schülern an grundständigen Gymnasien (N = 1758) und Grundschulen (N = 3169) während der 5. und 6. Jahrgangsstufe mithilfe von Propensity Score Matching-Analysen (PSM) modelliert. Nach Kontrolle von leistungsrelevanten Unterschieden zwischen den Schülergruppen am Ende der 4. Jahrgangsstufe zeigten sich für das Leseverständnis am Ende der 6. Klasse keine statistisch signifikanten Unterschiede. Für die Mathematikleistung ließen sich Unterschiede lediglich zugunsten eines grundständigen Gymnasiums, das zum Untersuchungszeitpunkt noch kein spezifisches Profil entwickelt hatte, nachweisen. In der Domäne Englisch, in der die curricularen Unterschiede zwischen den Schulzweigen stärker akzentuiert sind, wurden positive Ergebnisse im Vergleich zu den Grundschulen für die so genannten Schnellläuferzüge, die englisch-bilingualen Klassen und das grundständige Gymnasium ohne spezifisches Profil ermittelt. Die Lernstände am Ende der 6. Klasse in den altsprachlichen Gymnasien fielen dagegen im Vergleich zu den Grundschulen geringer aus. Die Befunde widersprechen der Annahme, dass mit dem frühen Übergang auf ein grundständiges Gymnasium automatisch eine besondere Förderung der Lesefähigkeit und des mathematischen Verständnisses besonders leistungsfähiger Schülerinnen und Schüler erreicht werde. Die Ergebnisse zu den Englischleistungen weisen hingegen darauf hin, dass Unterschiede in der Leistungsentwicklung auftreten können, sofern die Aufteilung auf Schulen mit unterschiedlichen Bildungsprogrammen mit curricularen Unterschieden im Unterricht einhergeht. Methodische und inhaltliche Implikationen der Befunde und Grenzen ihrer Generalisierbarkeit werden diskutiert.

Validating Four Standard Scales in Spiritually Practicing and Nonpracticing Samples Using Propensity Score Matching

2008 ◽  
Vol 24 (3) ◽  
pp. 165-173 ◽  
Author(s):  
Niko Kohls ◽  
Harald Walach
Keyword(s):  
Propensity Score ◽  
Propensity Score Matching ◽  
Repeated Measures ◽  
Propensity Scores ◽  
Total Sample ◽  
Experimental Manipulation ◽  
Brief Symptom Inventory ◽  
Time Interaction ◽  
Social Support Scale ◽  
Lower Test

Validation studies of standard scales in the particular sample that one is studying are essential for accurate conclusions. We investigated the differences in answering patterns of the Brief-Symptom-Inventory (BSI), Transpersonal Trust Scale (TPV), Sense of Coherence Questionnaire (SOC), and a Social Support Scale (F-SoZu) for a matched sample of spiritually practicing (SP) and nonpracticing (NSP) individuals at two measurement points (t1, t2). Applying a sample matching procedure based on propensity scores, we selected two sociodemographically balanced subsamples of N = 120 out of a total sample of N = 431. Employing repeated measures ANOVAs, we found an intersample difference in means only for TPV and an intrasample difference for F-SoZu. Additionally, a group × time interaction effect was found for TPV. While Cronbach’s α was acceptable and comparable for both samples, a significantly lower test-rest-reliability for the BSI was found in the SP sample (rSP = .62; rNSP = .78). Thus, when researching the effects of spiritual practice, one should not only look at differences in means but also consider time stability. We recommend propensity score matching as an alternative for randomization in variables that defy experimental manipulation such as spirituality.

Propensity Score Matching in Cross-Lingual Test Equating

2012 ◽  
Author(s):  
Xin Liu ◽  
Xiaobin Zhou ◽  
Jianjun Zhu ◽  
Jing-Jen Wang
Keyword(s):  
Propensity Score ◽  
Propensity Score Matching ◽  
Test Equating ◽  
Cross Lingual
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