傾向スコアとは
傾向スコア（Propensity Score）とは、観察データにおいて、ある個体が介入（処置）を受ける確率を、その個体の共変量から推定した値です。ローゼンバウムとルービンが1983年に提案し、観察研究における選択バイアスを軽減するための重要な手法です。
| ひとことで言うと | 「施策を受けやすさ」を数値化し、条件の似た人同士を比べられるようにする手法。 |
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| どこで使う | A/Bテストができない場面での効果測定。キャンペーンの実効果の検証。 |
| 注意点 | 観測できていない要因の影響は除けない。実験に代わるものではない。 |
傾向スコアの推定
傾向スコアは通常、ロジスティック回帰を用いて推定されます。処置群に属するかどうかを目的変数、共変量を説明変数としてモデルを構築し、予測確率を傾向スコアとします。近年では、勾配ブースティングやランダムフォレストなどの機械学習手法で推定するケースもあります。
1属性を集める年齢・購買履歴など
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2受けやすさを推定ロジスティック回帰
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3似た人を組にするスコアが近い人同士
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4結果を比較条件をそろえた比較
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5効果を推定施策の純粋な影響
傾向スコアの利用方法
推定された傾向スコアを用いた代表的な手法に、マッチング法（スコアが近い個体同士をペアにする）、IPW法（逆確率重み付け）、層化法（スコアに基づいてグループ分け）、共変量調整法（回帰モデルにスコアを投入）があります。これらにより処置群と対照群の背景因子のバランスを調整します。
傾向スコアの限界
傾向スコアで調整できるのは観測された共変量のみであり、未観測の交絡因子は調整できません。また、傾向スコアの推定モデルが不適切な場合、バイアスが残る可能性があります。感度分析により未観測交絡の影響を評価することが推奨されます。