プロペンシティスコアとは？

プロペンシティスコア（Propensity Score）は、1983年にポール・ローゼンバウムとドナルド・ルービンが提唱した統計的手法です。ランダム化比較試験（RCT）が実施できない観察研究において、交絡因子（共変量）の影響を調整することで、処置（治療・政策・介入）の真の因果効果を推定することを目的としています。

プロペンシティスコアは「共変量Xを条件とした場合に個体が処置を受ける条件付き確率p(X)」として定義されます。この確率はロジスティック回帰などで推定され、0〜1の値を取ります。高いスコアは「処置を受ける可能性が高い特性を持つ」ことを示します。

プロペンシティスコアを用いた主な分析手法は以下のとおりです。

• マッチング：スコアが近い処置群と対照群の個体をペアリングし、比較可能なグループを作ります。
• 層別化：スコアの値域でサブグループを作り、各層内で効果を推定して統合します。
• 逆確率重み付け（IPW）：各個体のスコアに基づいた重みを付けて、疑似的にランダム化された集団を作成します。
• 共変量としての調整：回帰モデルの共変量としてスコアを直接含める方法です。

医学・疫学・経済学・教育政策など「RCTが倫理的・現実的に難しい場面」で広く使われており、特定の薬や政策・教育介入の効果を観察データから推定する研究に欠かせない手法となっています。ただし、測定されていない交絡因子（未観測交絡）には対処できないという限界も持ちます。