연구 분석은 물가상승률과 건강보험수가인상률을 고려하고 확률적 예측이 정확한 GBM을 활용하여 인구사회학적 특성, 노동 특성, 건강, 연구 진입 시점의 변수를 포함하여 성향점수를 산출했다.
분석에서는 산재보험 이용여부(처치여부) 및 결과변수와 연관이 있다고 알려진 인구사회학적 특성, 노동 특성, 건강 관련 변수들을 포함하되 통계적 유의성과는 관계없이 연구 진입 시점의 변수를 투입하여 성향점수를 산출했다. 가구 연간소득과 산재 근로자 개인의료비는 연구 대상자의 연구 진입 시점이 달라 물가상승률(통계청, 2014)과 건강보험수가 인상률을 고려하여 보정했다. 다만 가구소득과 개인의료비가 0원이라고 보고한 응답자는 1원으로 수정하되 로그화를 하여 사용했다. 본 연구에서는 Generalized Boosted Modeling (GBM)을 활용하여 성향점수를 산출했다. GBM은 함수 형태를 특정하지 않아도 되기 때문에, 정확한 함수 형태를 특정하지 못해 발생할 수 있는 불확실성에 대한 문제가 적고 처치군 배정에 대한 확률적 예측(prediction of treatment probability)이 보다 정확할 수 있다.