Sólo por ejemplo: Digamos que estoy intentando medir el impacto de las pastillas, el ejercicio y las vacunas en una variable dependiente y. Para simplificar, las pastillas, el ejercicio y las vacunas son binomiales, es decir, o 0 o 1. Sin embargo, quiero que los tres actúen como tratamientos, por lo que es posible que la variable dependiente y sea 0. Sin embargo, quiero que los tres actúen como tratamientos, por lo que es posible que las observaciones tengan cualquier combinación de estos tratamientos. He intentado realizar un análisis de puntuación de la propensión pero no estoy seguro de si es posible. ¿Alguien conoce algún tutorial o referencia donde pueda aprender más al respecto? Casi todo lo que he leído en Internet sólo tiene en cuenta un tratamiento con multivalores (0,1,2, o cualquier número), pero quiero que los tres cuenten como tratamientos. Por lo tanto, mis grupos de control tendrían que tener un emparejamiento que tenga en cuenta la posibilidad de que diferentes observaciones puedan tener cualquier combinación de estos tratamientos. ¡Gracias de antemano!
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¿Demasiados anuncios?
Interesante pregunta en la que no había pensado antes. La aplicación más parecida que se me ocurre es este artículo en el que se utiliza un estimador de la función de control para dos tratamientos (mutuamente excluyentes).
https://eml.berkeley.edu/~pkline/papers/kline_walters_oct2015.pdf
En la práctica, la forma más sencilla de proceder podría consistir en realizar tres análisis de puntuación de la propensión por separado (controlando las demás variables endógenas). Mi intuición es que esto pasaría por alto cualquier diferencia entre las distribuciones marginales y conjuntas de las variables no observables subyacentes... aunque incluso si se conociera la distribución conjunta, la contabilidad de las variables no observables en la práctica podría ser complicada, ya que las interacciones probablemente estén muy correlacionadas con las variables no observables.
A
