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Puede saber que la ponderación generalmente tiene como objetivo garantizar que una muestra dada sea representativa de su población objetivo. Si en su muestra algunos atributos (p. Ej., Género, SES, tipo de medicamento) están menos representados que en la población de la que proviene la muestra, entonces podemos ajustar los pesos de las unidades estadísticas incriminadas para reflejar mejor la población objetivo hipotética .
La ponderación RIM (o rastrillado) significa que igualaremos la distribución marginal de la muestra a la distribución marginal teórica. Tiene alguna idea con la post-estratificación, pero permite dar cuenta de muchas covariables. Encontré una buena descripción general en este folleto sobre Métodos de ponderación , y aquí hay un ejemplo de su uso en un estudio real: Raking Fire Data .
La ponderación de la propensión se utiliza para compensar la falta de respuesta de la unidad en una encuesta, por ejemplo, al aumentar los pesos de muestreo de los encuestados en la muestra utilizando estimaciones de las probabilidades de que respondieron a la encuesta. Esta es, en esencia, la misma idea que el uso de puntajes de propensión para ajustar el sesgo de selección de tratamiento en estudios clínicos observacionales: en base a información externa, estimamos la probabilidad de que los pacientes sean incluidos en un grupo de tratamiento dado y calculamos los pesos basados en factores hipotéticos para influencia en la selección del tratamiento. Aquí hay algunos consejos que encontré para ir más allá:
En cuanto a una referencia general, sugeriría
Kalton G, Flores-Cervantes I. Métodos de ponderación. J. Off. Stat. (2003) 19: 81-97. Disponible en http://www.jos.nu/