首先使用logit或probit回归等统计模型,根据一组预先选定的协变量来估计每个个体接受处理的概率,这个概率被称为倾向得分(Propensity Score)。然后,根据倾向得分将实验组和对照组的个体进行匹配,以确保两组在关键变量上的分布尽可能相似。PSM可以结合双重差分模型(DID)使用,形成PSM-DID模型,以处理更为复杂的因果推...
倾向性得分,将多个维度的匹配任务降维成了仅依据得分进行匹配的方法。在一个维度(倾向得分)中查找相似样本比在多个维度(混杂因素)中查找要容易得多。 匹配算法 匹配算法种类较多,这里也无法一一介绍,可以结合自身的业务场景,选择匹配规则(一对一、一对多)、标准衡量(欧式距离)以及匹配算法(KNN、K-means等)。 这里主...
干货十足Stata+R:倾向匹配得分操作及应用一文读懂倾向得分匹配法(PSM)举例及stata实现(一)【1分钟计量】倾向匹配得分do文档讲义倾向匹配得分教程(附PSM操作应用、平衡性检验、共同取值范围、核密度函数图)倾向性得分匹配:有这一份教程就够了!
predict_proba(X)[:, 1] # 匹配 matched_indices = [] for i in treatment.index: # 计算倾向得分差异 distances = pairwise_distances(df.loc[[i], ['propensity_score']], df.loc[control.index, ['propensity_score']]) # 找到最相似的对照组个体 match = control.index[distances.argmin()] ...
本文主要包括倾向匹配得分命令简介、语法格式、倾向匹配得分操作步骤 思路,涉及倾向匹配得分应用、平衡性检验、共同取值范围检验、核密度函数图等内容。 1 命令简介 Stata没有一个内置的倾向评分匹配的命令,一种非实验性的抽样方法,它产生一个控制组,它的协变量分布与被处理组的分布相似。但是,这个方法有几个用户编写...
倾向得分匹配法是通过对样本建模(logit模型)得到倾向性得分,通过倾向性得分为试验组组在对照组中找到最接近的样本,从而进行研究的。目前真实世界研究中的主流控制混杂方法之一就是倾向得分方法,是十分重要的一种统计学方法。一、实操案例介绍 数据集来源于R自带MASS数据集birthwt,这是一份于1986年在在马萨诸塞州...
倾向得分匹配算法步骤如下:(1)计算倾向得分Pscore值 构建一个是否接受培训的二分类变量作为因变量,以干扰因素作为自变量X进行二元logit回归模型构建,然后根据logit模型计算倾向得分Pscore值。Pscore值代表了干扰因素的整体水平情况,Pscore值越接近,说明两个研究对象(员工)的特征(初始工资等)越接近,第二步进行...
倾向得分匹配法是通过对样本建模(logit模型)得到倾向性得分,通过倾向性得分为试验组组在对照组中找到最接近的样本,从而进行研究的。 目前真实世界研究中的主流控制混杂方法之一就是倾向得分方法,是十分重要的一种统计学方法。 一、实操案例介绍 数据集来源于R自带MASS数据集birthwt,这是一份于1986年在马萨诸塞州收集...
在SPSSAU“计量经济研究”栏目下选择【倾向得分匹配】,首先将“是否培训”拖拽至【研究变量】框内,它将作为logistic回归的二结局因变量,特别注意水平编码,要求是1表示处理组,0表示对照组。 “初始成绩”、“工作经验”、“职位类别”拖拽至【特征项】框。