¿Qué es la puntuación de propensión y su uso (matching, IPW)?

La puntuación de propensión es la probabilidad de que un objeto (por ejemplo, un paciente o usuario) reciba un tratamiento o intervención específica, considerando las covariables observadas (características). En la inferencia causal, la puntuación de propensión se utiliza para equilibrar los grupos de comparación, con el fin de reducir el sesgo debido a la confusión.

Aplicaciones principales:

• Matching (emparejamiento): los objetos del grupo de tratamiento se emparejan con objetos del grupo de control con una puntuación de propensión similar. Esto ayuda a crear grupos equilibrados para evaluar el efecto del tratamiento.

• IPW (Ponderación por probabilidad inversa): a cada objeto se le asigna un peso inverso a la probabilidad de recibir el tratamiento que recibió. Esto permite ajustar el sesgo al estimar el efecto medio del tratamiento en la población.

Ejemplo: si un paciente tiene una puntuación de propensión de 0.7 (probabilidad de recibir tratamiento), y recibe el tratamiento, su peso será 1/0.7 ≈ 1.43; si no lo recibe, será 1/0.3 ≈ 3.33.

De esta manera, la puntuación de propensión ayuda a imitar la aleatorización en datos observacionales, mejorando la calidad de las inferencias causales.