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...
原则上两种算法的匹配结论大致一样,可以根据匹配均衡性来选择,本例选择半径匹配。卡钳值采用多次遍历的形式,最终确定为0.05。具体理由文末有总结说明。 3.2 SPSSAU具体操作 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...
(2)卡钳匹配/半径匹配/卡尺匹配(caliper matching/radius matching):卡钳值是指当两组研究对象根据PS值进行匹配时所允许的误差范围,卡钳匹配是在最近邻匹配法的基础上应用的匹配法,设定倾向得分差距的绝对值ε作为卡尺范围/半径范围,将得分值差异在卡尺范围内的不同组个体进行配对。该方法解决了最近邻匹配法在配对组...
选择【计量经济研究】--【倾向得分匹配】。【研究变量】：放入主要研究变量。本例中为“是否读研”【特征项】：放入其他可能影响结果的变量。本例中为“父亲学历”、“母亲学历”、“父亲是否从事教育”、“母亲是否从事教育”。依次将变量放入，点击开始分析。SPSSAU默认使用最邻近匹配法，进行匹配。抽选方法可以选择不...
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在对照组中找到最接近的样本,从而进行研究的。 倾向得分匹配在真实世界临床研究用途越来越广泛,它是一种事后推动组间比较均衡化的方法。但是对样本量要求会高一点,如果样本太小,会导致处理组许多样本在控制组中找不到能匹配的样本,因...
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(PSM)是一种用于处理自选择偏误的统计方法。以下是其操作步骤和局限性: 操作步骤 📋 选择合适的协变量集 📋 首先,需要选择一个包含多个协变量的集合,这些协变量应该对被解释变量和解释变量都有显著影响。 确定选择性的存在 🔍 确认解释变量不是随机分配的。这一步的理论和方法较多,但本文的重点...
倾向得分匹配的几种方法包括: 1.最邻近匹配:以倾向得分为依据,在控制组样本中向前或向后寻找最接近干预组样本得分的对象,并形成配对。 2.半径匹配:设定一个常数r(可理解为区间或范围,一般设定为小于倾向得分标准差的四分之一),将实验组中得分值与控制组得分值的差异在r内的进行配对。 3.核匹配:将干预组样本...
7.1 倾向匹配得分 local v1"t"local v2"age edu black hisp married re74 re75 u74 u75"globalx"`v1' `v2' " psmatch2 $x,out(re78) neighbor(1) ate ties logit common// 1:1 匹配$表示引用宏变量, 等价于psmatch2 t age edu black hisp married re74 re75 u74 u75,out(re78) neighbo...