Double propensity score를 이용한 처리효과 추정치의 표준오차 추정 : 붓스트랩의 적용

Abstract

성향점수 매칭은 관찰연구에서 처리효과 추정 시 혼란변수 효과를 줄이기 위해 사용되는 방법이다. 매칭을 이용하여 처리 군에 대응되는 대조군 선정 시 처리군의 일부가 탈락되는 경우가 발생하게 된다. 이로 인해 발생하는 편의가 Rosenbaum과 Rubin (1985)이 언급한 ‘불완전 매칭에 기인한 편의’이다. 최근에 Austin (2014)의 연구에서 double propensity score가 위 문제의 분석적 해결방안으로 제시된 바 있다. 그러나 double propensity score를 이용한 처리효과 추정치의 표준오차는 이론적 추정치가 제시되지 않아 추정에 어려움이 존재한다. 본 연구는 double propensity score를 이용한 처리효과 추정치의 표준오차 추정을 위한 방법으로 두 가지 붓스트랩을 제시하여 다양한 상황에서 두 방법의 퍼포먼스를 비교해 보았다. 붓스트랩 방법으로는 Austin과 Small (2014)이 제시한 두 가지 방법을 사용했다. 첫 번째 방법(simple 붓스트랩)은 원자료를 이용하여 성향점수 매칭 후 붓스트랩 표본을 얻는다. 두 번째 방법(complex 붓스트랩)은 원자료에서 붓스트랩 표본을 얻어 각 붓스트랩 표본으로부터 성향점수 매칭을 한다. 결과변수와 처리변수에 영향을 미치는 여부와 변수들 간의 상관성을 고려하여 공변량을 생성했다. 성향점수 매칭에 이용된 변수들의 조합을 달리했으며 처리군의 비율이 0.05, 0.1인 경우에 결과를 비교해 본다. 결과변수가 연속형과 이분형일 경우를 가정하여 1000번의 모의실험을 했다. 또한 유방암 환자의 유방초음파 검사 자료에 두 붓스트랩을 적용하여 결과를 비교해 본다. 모의실험을 통해 다양한 상황을 가정하여 퍼포먼스를 비교 한 결과 complex 붓스트랩을 사용한 경우가 simple 붓스트랩을 사용한 경우보다 모든 상황에서 경험적 표준오차와 유사한 표준오차가 추정 돼 퍼포먼스가 더 좋은 것을 확인 할 수 있었다. Simple 붓스트랩을 사용한 경우 표준오차가 과소추정 됐으며 실제 자료 분석에서도 이와 같은 결과를 얻었다. 95% 신뢰구간에 대한 포함확률이 complex 붓스트랩을 사용한 경우에 95%에 가까웠으나 simple 붓스트랩을 사용한 경우에서는 95%보다 작으며 상이한 결과를 보였다. 따라서 double propensity score를 이용해 추정한 효과의 표준오차 추정 시 complex 붓스트랩을 사용하여 표준오차를 추정하는 것이 정확도를 높일 수 있는 방법이 될 것으로 기대된다.