Acosta Argueta, Lesly MaríaPlanesas Pérez, Oriol2022-01-102022-01-102021https://hdl.handle.net/2445/182238Treballs Finals de Grau en Estadística UB-UPC, Facultat d'Economia i Empresa (UB) i Facultat de Matemàtiques i Estadística (UPC), Curs: 2020-2021, Tutor: Lesly María Acosta ArguetaEl propósito de este TFG es el de estudiar el "propensity score" (PS) y sus diversos métodos sobre un estudio observacional para estimar el efecto de un tratamiento o similar sobre una variable respuesta. La idea del uso del PS es reducir el llamado sesgo de confusión y poder así tratar un estudio observacional como si fuese aleatorizado. Este trabajo esta dividido en 5 capítulos. En el primero introduciremos el TFG. En el segundo aprenderemos que es el "propensity score", cómo se utiliza este en un estudio observacional y para que y veremos cómo se calcula esta probabilidad condicional. Tambien describiremos los 4 diferentes métodos basados en el uso del "propensity score". En el tercero ilustraremos como aplicar estos métodos a una base de datos y cómo implementarlos mediante el software estadístico R, a la vez que comentaremos los resultados de esta base de datos y como interpretarlos. En el cuarto capítulo, con dos de los métodos basados en PS y una base de datos mas reciente, estudiaremos el efecto de una variable tratamiento sobre una variable respuesta. Finalmente, en el quinto presentaremos las conclusiones, discusión y limitaciones de este TFG.83 p.application/pdfspacc-by-nc-nd (c) Planesas Pérez, 2021http://creativecommons.org/licenses/by/3.0/es/Models lineals (Estadística)Bases de dadesR (Llenguatge de programació)Treballs de fi de grauLinear models (Statistics)DatabasesR (Computer program language)Bachelor's thesesinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccess