Tips menggunakan metode Propensity Score Matching
[sitemap]
Tips menggunakan metode Propensity Score Matching -Metode propensity score matching adalah salah satu metode Quasi eksperimen yang paling unik untuk digunakan dalam penelitian sosial. kenapa unik ? bayangin kita bisa membuat group kontrol/pembanding dengan tiruan.
tidak hanya pada deep learning membuat sistem syaraf tiruan ya sobat kita dapat membuat group yang menyerupai dengan group yang kita inginkan/karakteristik treatment
Propensity score matching sebenarnya adalah sebuah teknik statistik yang digunakan untuk menganalisis data observasional dengan tujuan untuk mengurangi bias yang mungkin terjadi akibat perbedaan antara kelompok yang dibandingkan. Metode ini sering digunakan dalam penelitian klinis atau penelitian sosial untuk mengkompensasi perbedaan antara kelompok yang dibandingkan dalam hal karakteristik yang mungkin mempengaruhi hasil.
Dalam penelitian klinis, misalnya, kelompok yang menerima intervensi mungkin berbeda dari kelompok kontrol secara demografis, sosial, atau faktor risiko kesehatan. Propensity score matching digunakan untuk mencocokkan individu-individu dari kelompok intervensi dengan individu-individu dari kelompok kontrol yang memiliki kemungkinan (propensity) yang sama untuk menerima intervensi. Setelah individu-individu tersebut dicocokkan, peneliti dapat membandingkan hasil antara kelompok intervensi dan kelompok kontrol dengan lebih pasti, karena perbedaan demografis dan faktor risiko kesehatan telah diatasi.
Dalam penelitian sosial, metode propensity score matching juga dapat digunakan untuk menganalisis data observasional dengan tujuan mengurangi bias yang mungkin terjadi akibat perbedaan antara kelompok yang dibandingkan. Misalnya, peneliti mungkin ingin mengetahui apakah program sosial tertentu memiliki dampak positif pada kesejahteraan keluarga. Namun, keluarga yang memilih untuk mengikuti program tersebut mungkin berbeda secara demografis dari keluarga yang tidak mengikuti program tersebut. Dengan menggunakan metode propensity score matching, peneliti dapat mencocokkan keluarga yang mengikuti program dengan keluarga yang tidak mengikuti program yang memiliki kemungkinan (propensity) yang sama untuk mengikuti program. Setelah keluarga tersebut dicocokkan, peneliti dapat membandingkan kesejahteraan keluarga yang mengikuti program dengan kesejahteraan keluarga yang tidak mengikuti program dengan lebih pasti, karena perbedaan demografis telah diatasi.
Tips dan Trick menggunakan metode propensity Score Matching
Berikut ini adalah beberapa saran untuk menggunakan metode propensity score matching:
- Tentukan tujuan penggunaan propensity score matching. Ini bisa digunakan untuk mengkompensasi perbedaan dasar antara kelompok yang diuji dan kelompok kontrol dalam penelitian, atau untuk menganalisis perbedaan hasil antara kelompok yang memiliki kemungkinan yang sama untuk menerima intervensi atau behandling.
- Tentukan kelompok yang akan dibandingkan. Ini bisa menjadi dua kelompok yang memiliki perbedaan dasar yang ingin diatasi, atau dua kelompok yang memiliki kemungkinan yang sama untuk menerima intervensi.
- Tentukan variabel yang akan digunakan untuk menghitung propensity score. Ini bisa mencakup faktor-faktor yang dapat mempengaruhi kemungkinan seseorang menerima intervensi, seperti usia, jenis kelamin, tingkat pendidikan, dan lain-lain.
- Hitung propensity score untuk setiap individu dalam kelompok yang akan dibandingkan. Ini bisa dilakukan dengan menggunakan algoritma regresi logistik atau metode lain yang sesuai.
- Temukan pasangan yang cocok berdasarkan propensity score. Ini bisa dilakukan dengan menggunakan algoritma matching secara manual atau dengan menggunakan software khusus.
- Jika memungkinkan, validasi hasil dengan membandingkan perbedaan dasar antara kelompok yang diuji dan kelompok kontrol setelah matching. Ini bisa dilakukan dengan menggunakan uji statistik seperti uji t-test atau uji chi-square.
- Analisis hasil dengan membandingkan hasil antara kelompok yang diuji dan kelompok kontrol setelah matching. Pastikan untuk mempertimbangkan variabel konfounding yang mungkin masih ada dan memperhitungkannya dalam analisis.
Baca juga:
