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Purpose: Recently, propensity score matching method is used in a large number of research paper, nonetheless, there is no research using fitness test of before and after propensity score matching. Therefore, comparing fitness of before and after propensity score matching by logistic regression analysis using data from ‘online survey of adolescent health’ is the main significance of this research.
Method: Data that has similar propensity in two groups is extracted by using propensity score matching then implement logistic regression analysis on before and after matching separately.
Results: To test fitness of logistic regression analysis model, we use Model summary, -2Log Likelihood and Hosmer-Lomeshow methods. As a result, it is confirmed that the data after matching is more suitable for logistic regression analysis than data before matching.
Conclusion: Therefore, better result which has appropriate fitness will be shown by using propensity score matching shows better result which has better fitness.
Method: Data that has similar propensity in two groups is extracted by using propensity score matching then implement logistic regression analysis on before and after matching separately.
Results: To test fitness of logistic regression analysis model, we use Model summary, -2Log Likelihood and Hosmer-Lomeshow methods. As a result, it is confirmed that the data after matching is more suitable for logistic regression analysis than data before matching.
Conclusion: Therefore, better result which has appropriate fitness will be shown by using propensity score matching shows better result which has better fitness.
목차
1. 서론
2. 연구방법
3. 연구 결과
4. 결론 및 제언
References
참고문헌 (19)
참고문헌 신청
[학술지(정기간행물)] - Berk, R. A / 1983 / An Introduction to Sample Selection Bias in Sociological Data / American sociological review 48 (3) : 386 ~ 398
[학위논문] - No, S. Y. / 2008 / Reassessment of risk factors for the development of liver cirrhosis based on propensity score matching methods / Yonsei University
[학술지(정기간행물)] - osenbaum, P. R / 1983 / The central role of the propensity score in observational studies for causal effects / Biometrika 70 (1) : 41 ~ 55
[학술지(정기간행물)] - D’agostino, R. B. / 1998 / Tutorial in Biostatistics Propensity Score methods for Bias Reduction in The Comparison of a Treatment to a Non-randomized Control Group / Statistics in medicine 17 : 2265 ~ 2281
[학술대회논문] - Park, S. H. / 2012 / Specific examples of how to apply and propensity score matching / The Korean association for policy studies proceedings
[학위논문] - No, S. Y. / 2008 / Reassessment of risk factors for the development of liver cirrhosis based on propensity score matching methods / Yonsei University
[학술지(정기간행물)] - osenbaum, P. R / 1983 / The central role of the propensity score in observational studies for causal effects / Biometrika 70 (1) : 41 ~ 55
[학술지(정기간행물)] - D’agostino, R. B. / 1998 / Tutorial in Biostatistics Propensity Score methods for Bias Reduction in The Comparison of a Treatment to a Non-randomized Control Group / Statistics in medicine 17 : 2265 ~ 2281
[학술대회논문] - Park, S. H. / 2012 / Specific examples of how to apply and propensity score matching / The Korean association for policy studies proceedings
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