المطابقة (الإحصاءات)

المطابقة هي أسلوب إحصائي يُقيّم أثر العلاج بمقارنة الوحدات المُعالَجة وغير المُعالَجة في دراسة رصدية أو شبه تجريبية (أي عندما لا يُخصَّص العلاج عشوائيًا). يهدف المطابقة إلى تقليل التحيز في تقدير أثر العلاج في دراسة البيانات الرصدية، وذلك بإيجاد وحدة (أو أكثر) غير مُعالَجة لكل وحدة مُعالَجة، ذات خصائص مُلاحظة مُشابهة، تُوازن المتغيرات المُصاحبة (على غرار خوارزمية أقرب الجيران K ). من خلال مطابقة الوحدات المُعالَجة مع وحدات غير مُعالَجة مُشابهة، تُتيح المطابقة مُقارنة النتائج بين الوحدات المُعالَجة وغير المُعالَجة لتقدير أثر العلاج، مما يُقلل التحيز الناتج عن العوامل المُربكة . [ ^{1 ] [ 2 ] [ 3 ] طُوِّرت} مطابقة درجة الميل ، وهي أسلوب مطابقة مُبكر، كجزء من نموذج روبين السببي ، ^{[ 4 ]} ولكن تبيّن أنها تزيد من اعتماد النموذج، والتحيز، وعدم الكفاءة، والقوة الإحصائية، ولم تعد مُوصى بها مُقارنةً بأساليب المطابقة الأخرى. ^{[ 5 ]} تُعرف طريقة المطابقة البسيطة والسهلة الفهم والقوية إحصائيًا باسم المطابقة الدقيقة التقريبية أو CEM. ^{[ 6 ]}

روّج دونالد روبين لأسلوب المطابقة . ^{[ 4 ]} وقد وُجّهت إليه انتقادات حادة في مجال الاقتصاد من قِبل روبرت لالوند (1986)، ^{[ 7 ]} الذي قارن تقديرات آثار العلاج من تجربة ما بتقديرات مماثلة تم الحصول عليها باستخدام أساليب المطابقة، وأظهر أن أساليب المطابقة متحيزة . أعاد راجيف ديهيجيا وصادق وهبة (1999) تقييم نقد لالوند، وأظهرا أن المطابقة حل جيد. ^{[ 8 ]} وقد طُرحت انتقادات مماثلة في مجلات العلوم السياسية ^{[ 9 ]} وعلم الاجتماع ^{[ 10 ]} .

عندما تكون النتيجة المُراد دراستها ثنائية، فإنّ الأداة الأكثر عمومية لتحليل البيانات المتطابقة هي الانحدار اللوجستي الشرطي ، إذ يتعامل مع طبقات ذات أحجام عشوائية ومعالجات (متنبئات) مستمرة أو ثنائية، كما يمكنه التحكم في المتغيرات المصاحبة. وفي حالات خاصة، تتوفر اختبارات أبسط مثل اختبار الفرق المزدوج ، واختبار ماكنيمار ، واختبار كوكران-مانتل-هينزل .

عندما تكون النتيجة محل الاهتمام مستمرة، يتم إجراء تقدير متوسط ​​تأثير العلاج .

يمكن أيضًا استخدام المطابقة "لمعالجة" العينة مسبقًا قبل تحليلها عبر تقنية أخرى، مثل تحليل الانحدار . ^{[ 11 ]}

يُعرف التحيز الناتج عن المعالجة، أو ما يُسمى بالتحيز بعد المعالجة، بأنه مطابقة لمتغير وسيط ظاهري هو في الواقع نتيجة للتعرض. ^{[ 12 ]} إذا تم تصنيف المتغير الوسيط نفسه، فمن المرجح جدًا أن تظهر علاقة خفية بين التعرض والمرض. ^{[ 13 ]} وبالتالي، يُسبب التحيز الناتج عن المعالجة تحيزًا إحصائيًا . ^{[ 13 ]}

على سبيل المثال، إن مطابقة المجموعة الضابطة من حيث مدة الحمل و/أو عدد الولادات المتعددة عند تقدير وفيات الفترة المحيطة بالولادة ووزن المواليد بعد التلقيح الصناعي (IVF) يعتبر مطابقة مفرطة، لأن التلقيح الصناعي نفسه يزيد من خطر الولادة المبكرة والولادة المتعددة. ^{[ 14 ]}

قد يُعتبر ذلك تحيزًا في أخذ العينات مما يقلل من الصلاحية الخارجية للدراسة، لأن الضوابط تصبح أكثر تشابهًا مع الحالات فيما يتعلق بالتعرض مقارنة بعامة السكان.

• مطابقة درجة الميل

• أنغريست، جوشوا د.؛ بيشكه، يورن-ستيفن (2009). "الانحدار يلتقي بالمطابقة". الاقتصاد القياسي غير الضار في الغالب: دليل تجريبي . مطبعة جامعة برينستون. ص 69-80 . ISBN  978-0-691-12034-8.