An introduction to propensity score matching methods

Abstract

Propensity score matching method (PSM) is widely used in observational study to reduce selection bias. Observational study lacks randomization, hence, statistical inferences without bias adjustments usually include observed or unobserved effects of covariates. If a subject with specific characteristics has a higher chance to be selected for a specific treatment, the characteristics have a possible effect on statistical results. PSM is the method for controlling covariate imbalance that produces the selection bias. In this paper, we introduce the basic concepts of PSM and simplified methods of PSM process. However, PSM is a rapidly developing statistical area with many limitations and some disadvantages. These points are described in the concluding section to emphasize the importance of considering the various features of PSM in the study design. (Anesth Pain Med 2016; 11: 130-148) Key Words: Observational study, Propensity score matching method, Selection bias. 서 론 전향적 연구(prospective study)는 특정 처치(treatment)를 받 는 처치군(treatment group)과 대조군(control group)에 해당되 는 연구대상을 선정하는 것에서 출발한다. 특정 처치가 나 타내는 결과를 추정(causal inference) 하기 위하여 연구대상 을 선정할 때는 연구 설계 단계에서 무작위 배정(random assignment)을 사용하여 결과에 영향을 주는 특성의 차이가 없도록 해야 한다. 그러나 임상에서 환자에게 위험(hazard) 이 예상되는 경우 혹은 이미 특정 치료방법이 시행되고 있 는 경우에는 무작위 배정이 윤리적 문제를 발생시킬 수 있 다. 예를 들어 수술 전 간기능의 손상이 예상되는 환자를 대상으로 간기능에 영향을 미치는 마취약으로 전신마취를 시행하여 간기능의 손상이 진행 되거나, 폐암 치료방법으로 수술이 권장되는 경우 다른 방법과 비교를 하여 환자가 수 술에 의해 치료를 받을 수 있는 기회를 박탈하는 경우 등 이 있다. 준실험(quasi-experiment)은 무작위 배정의 과정을 거치지 않 고 행하는 실험 방법이며, 대표적으로 관측연구(observational study)가 해당된다[1]. 관측연구는 무작위 배정없이 특정 집 단을 대상으로 연구를 진행하기 때문에, 조금 더 현실적이 고 일반적인 장점이 있다. 또한 추정된 치료효과를 임상에 적용할 수 있도록 조정이 가능하며, 특정 혼란변수에 대한 통계적 통제방법을 적용할 수 있다. 그러나 관측연구는 연 구대상의 선정에서 선택편향(selection bias)을 피할 수 없고, 무작위 배정에 의하지 않기 때문에 어떤 현상의 원인을 추 론하는 것이 근본적으로 불가능하다. 선택편향이란 특정 공 변량(covariate)에 의하여 연구대상이 특정 처치를 받을 확률 이 증가하는 것을 말하며, 이 공변량은 처치군과 대조군 사 이의 결과 차이를 규명하는데 혼란변수로 작용하게 된다. 관측연구에서 선택편향을 감소시키는 방법으로 고전적으 로 사용하는 방법은 짝짓기(matching)이다[1]. 짝짓기는 결과 에 영향을 미치는 공변량의 수준을 맞춘 연구대상들을 처 치군과 대조군에 고르게 포함시키는 방법이다. 그러나 발생 률이 낮은 현상을 연구 대상으로 한다면, 짝짓기 방법으로 통계적 검정력(statistical power)을 가지는 수만큼 표본을 수 집하는 것은 매우 어려우며, 공변량이 여러 개라면 두 군을 완전히 맞추는 것이 불가능하고, 오히려 여러 개의 공변량 을 모두 맞추면 편향되고 왜곡된 통계 결과를 도출하기도 한다. 관측연구에서 고전적인 짝짓기 방법이 가지는 단점을 ￭종 설￭