机器学习用于倾向性得分估计:系统审查和报告准则
Walter Leite1, Huibin Zhang2, Zachary Collier3
1School of Human Development and Organizational Studies in Education, University of Florida.
机器学习 (ML) 在研究中被广泛用于倾向性得分 (PS) 估计. 然而,本次审查发现了重要的报告缺陷,包括报告不足的共同变量平衡和灵敏度分析,需要改进指南.
科学领域:
- 统计 统计 统计 统计
- 计算机科学 计算机科学
- 社会科学 社会科学 社会科学
背景情况:
- 机器学习 (ML) 方法越来越多地用于准实验研究中的倾向性得分 (PS) 估计.
- 本系统性审查综合了179个ML的应用在PS估计在不同领域超过四十年.
研究的目的:
- 系统地审查用于PS估计的ML的应用.
- 识别经常使用的ML方法,软件包和报告实践.
- 突出报告关键分析步骤的缺陷,并提出准则.
主要方法:
- 对179项使用ML进行PS估计的研究进行系统性文献综述.
- 分析ML方法 (例如,梯度增强机,随机森林),软件包 (例如,R),并报告关键分析组件.
- 对共同变量平衡,灵敏度分析和超参数配置的报告完整性的检查.
主要成果:
- 梯度提升机 (GBM) 和随机森林是PS估计的最常见的ML方法.
- 观察到大量报告不足:48.04%遗漏了共变量余额评估,13.97%滥用p值进行余额评估.
- 只有22.8%的人进行了敏感性分析,46.9%的人报告了超参数,这表明方法透明度存在关键差距.
结论:
- 虽然像GBM这样的ML方法在PS估计中很普遍,但目前的报告实践往往不够.
- 报告不足的共变量平衡,灵敏度分析和超参数细节妨碍了可重现性和方法论的严谨性.
- 建议提出指导方针,以加强基于ML的研究中的倾向性得分分析的透明和准确报告.
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