観察研究では，プロペンシティスコア（傾向スコア）を解析に使用する機会が増えています。本講演では，実例を示しながら，プロペンシティスコアの基本的な考え方とその使用方法を解説します。あわせて，因果推論の枠組みを説明する中で，通常の「多変数調整」モデルとの相違点（または類似点）も説明します。

　観察研究では，さまざまな理由で測定すべきデータが測定されず，欠測値が生じることがあります。通常の重回帰モデルでは，モデルに含まれる全要因が測定された被験者（observed case）のみが解析対象となるため，欠測値があると，モデルが変わるごとに解析対象集団が変わることになります。本講演では、①欠測値が生じることがなぜ問題なのか，②どのような場合にバイアスをもたらす可能性があるのか，③欠測値を減らすためのデザイン上の工夫に触れながら，欠測値の取り扱いをわかりやすく説明します。欠測値の取り扱いについては，単一値による補完，多重補完のそれぞれを具体的に解説した後，感度解析の必要性を説明します。また，追跡不能，未測定の交絡など，観察研究でしばしば生じる各種の問題に対して，欠測値の問題としてアプローチする可能性についても触れることとします。