Comment trouver pour chaque cas des personnes de comparaison appropriées ? (apparier cas et témoins)

En bref

Comment trouver pour chaque cas des personnes de comparaison appropriées ? L’assistant de données « Apparier des cas et des témoins » (Modifier les données) cherche pour chaque cas (1) jusqu’à k témoins (0) égaux ou semblables dans les caractéristiques choisies (appariement). Les colonnes « Gruppe » et « Abgleich » sont créées.

Comment cela fonctionne dans Statable

1. Choisissez la colonne avec cas (1) et témoin (0) ; éventuellement des colonnes qui doivent être exactement égales.
2. Choisissez des colonnes de nombres, chacune avec une tolérance : l’écart maximal permis. Avec 0, seule une valeur égale compte.
3. Choisissez « Témoins par cas » (1 à 5).
4. « Calculer l’appariement », regardez le résultat, puis « Créer de nouvelles colonnes ».

La règle

• Les cas sont traités dans l’ordre des lignes.
• Un témoin convient s’il n’est pas encore utilisé, s’il correspond sur toutes les caractéristiques exigeant une égalité exacte et s’il est à une distance d’au plus la tolérance dans chaque nombre.
• Parmi les témoins convenables, celui de plus petite distance l’emporte, à égalité celui de la plus petite ligne. La distance est la somme des différences, chacune divisée par la tolérance ; avec une tolérance de 0, elle vaut 0.
• Un témoin n’est utilisé qu’une seule fois (sans remise).
• Une ligne avec une valeur manquante dans la colonne des cas ou dans une colonne d’appariement ne participe pas. Statable compte ces lignes.

Lire le résultat

• Le tableau montre : cas au total, entièrement appariés (les k témoins trouvés), partiellement appariés, sans témoin, le nombre de témoins trouvés et les lignes qui ne participent pas.
• Pour chaque colonne numérique, on affiche la différence moyenne standardisée avant et après : la différence entre les moyennes des cas et des témoins, divisée par la dispersion commune. « Avant » désigne tous les cas et témoins, « après » seulement ceux qui sont appariés. Une valeur plus proche de 0 après l’appariement signifie que les groupes sont devenus plus semblables pour cette caractéristique.

Avertissements

• La méthode est gloutonne (greedy) et dépend de l’ordre des lignes : pour chaque cas à tour de rôle, elle prend le témoin libre suivant et ne cherche pas le meilleur résultat d’ensemble. Un autre ordre peut donner d’autres paires.
• Les cas sans témoin sortent de la comparaison. Cela change les personnes que la comparaison décrit.
• L’appariement n’équilibre que les caractéristiques choisies. Tout le reste demeure inégal, et l’appariement ne montre pas de cause.
• L’analyse qui suit doit tenir compte de l’appariement, par exemple avec des méthodes pour données appariées ou conditionnelles. Comparer uniquement dans les groupes qui restent n’est pas une expérience.
• Ne calculez pas et ne choisissez pas sur les mêmes données jusqu’à ce que cela convienne : qui modifie la tolérance et les caractéristiques jusqu’à ce que le résultat plaise ne peut plus se fier au résultat.

Conditions et limites

• La colonne des cas a les valeurs 1 (cas) et 0 (témoin). Il faut au moins un cas et un témoin avec toutes les valeurs.
• Une colonne ne peut apparaître qu’à un seul endroit : comme colonne des cas, comme colonne exactement égale ou comme nombre. Un poids de l’observation défini n’entre pas dans l’appariement.
• Cette étape est inscrite dans le journal des modifications des données.

Exemples typiques

• Pour chaque personne atteinte de la maladie (cas), deux personnes sans la maladie (témoins) du même sexe et d’au plus 2 ans d’écart d’âge.
• Former un groupe de comparaison pour un groupe de soutien selon l’âge et les connaissances préalables.