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El uso del “Propensity score” en estudios observacionales: estimación e ilustración con datos reales

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hdl:2117/378229

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Planesas Pérez, Oriol
Tutor / directorAcosta Argueta, Lesly MaríaMés informacióMés informacióMés informació
Document typeBachelor thesis
Date2021-06
Rights accessOpen Access
Attribution-NonCommercial-NoDerivs 4.0 International
This work is protected by the corresponding intellectual and industrial property rights. Except where otherwise noted, its contents are licensed under a Creative Commons license : Attribution-NonCommercial-NoDerivs 4.0 International
Abstract
El prop ósito de este TFG es el de estudiar el propensity score (PS) y sus diversos métodos sobre un estudio observacional para estimar el efecto de un tratamiento o similar sobre una variable respuesta. La idea del uso del PS es reducir el llamado sesgo de confusión y poder así tratar un estudio observacional como si fuese aleatorizado. Este trabajo est ́a dividido en 5 capítulos. En el primero introduciremos el TFG. En el segundo aprenderemos qué es el propensity score, como se utiliza este en un estudio observacional y para qué y veremos como se calcula esta probabilidad condicional. También describiremos los 4 diferentes métodos basados en el uso del propensity score. En el tercero lustraremos cómo aplicar estos métodos a una base de datos y cómo implementarlos mediante el software estadístico R, a la vez que comentaremos los resultados de esta base de datos y cómo interpretarlos. En el cuarto cap ́ıtulo, con dos de los métodos basados en PS y una base de datos más reciente, estudiaremos el efecto de una variable tratamiento sobre una variable respuesta. Finalmente, en el quinto presentaremos las conclusiones, discusión y limitaciones de este TFG.
SubjectsLinear models (Statistics), Databases, R (Computer program language), Models lineals (Estadística), Bases de dades, R (Llenguatge de programació)
DegreeGRAU EN ESTADÍSTICA (Pla 2009)
URIhttp://hdl.handle.net/2117/378229
Collections
  • Facultat de Matemàtiques i Estadística - Grau en Estadística (Pla 2009) [186]
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