Analyse de sensibilité de l’effet d’un programme de prévention avec randomisation : application de trois techniques d’appariement pour balancer les groupes contrôle et expérimental : distance de Mahanalobis, score de propension et algorithme génétique
Notice bibliographique
Résumé
L’estimation sans biais de l’effet causal d’une intervention nécessite la comparaison de deux groupes homogènes. Il est rare qu’une étude observationnelle dispose de groupes comparables et même une étude expérimentale peut se retrouver avec des groupes non comparables. Les chercheurs ont alors recours à des techniques de correction afin de rendre les deux groupes aussi semblables que possible. Le problème consiste alors à choisir la méthode de correction appropriée. En ce qui nous concerne, nous limiterons nos recherches à une famille de méthodes dites d’appariement. Il est reconnu que ce qui importe lors d’un appariement est l’équilibre des deux groupes sur les caractéristiques retenues. Autrement dit, il faut que les variables soient distribuées de façon similaire dans les deux groupes. Avant même de considérer la distribution des variables entre les deux groupes, il est nécessaire de savoir si les données en question permettent une inférence causale. Afin de présenter le problème de façon rigoureuse, le modèle causal contrefactuel sera exposé. Par la suite, les propriétés formelles de trois méthodes d’appariement seront présentées. Ces méthodes sont l’appariement par la distance de Mahalanobis, de l’appariement par le score de propension et de l’appariement génétique. Le choix de la technique d’appariement appropriée reposera sur quatre critères empiriques dont le plus important est la différence des moyennes standardisées. Les résultats obtenus à l’aide des données de l’Enquête longitudinale et expérimentale de Montréal (ÉLEM) indiquent que des trois techniques d’appariement, l’appariement génétique est celui qui équilibre mieux les variables entre les groupes sur tous les critères retenus. L’estimation de l’effet de l’intervention varie sensiblement d’une technique à l’autre, bien que dans tous les cas cet effet est non significatif. Ainsi, le choix d’une technique d’appariement influence l’estimation de l’effet d’une intervention. Il est donc impérieux de choisir la technique qui permet d’obtenir un équilibre optimal des variables selon les données à la disposition du chercheur.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».