c統計量

最近流行の傾向スコア分析も単純にやればいいというわけでもないらしい。
傾向スコアを算出する時のロジスティックモデルのc統計量(これはロジットモデルの適合度を示すらしい)が、
.80を上回っている必要がある。そうしないとあまり傾向スコア分析の意味が無いっぽい。
とはいえ疫学系の研究では.60程度でやっているものもあるらしい(星野・岡田2006)。

ところで、このc統計量はどうやって求めたらいいのか全然わからない。
単変量のロジットモデルだとROC曲線を書いてAUCなるものを求めるとc統計量と同じ(?)になるという情報は結構ある。
でも傾向スコアを求める時のロジットモデルは多変量だから、多変量時のc統計量を求めるにはどうすればいいかというと、
どうやらRのDesignパッケージのlrm関数を使えばできるということが判明。
今後は傾向スコア分析ををする前には、Designパッケージでc統計量を求めてから分析を行おう。