倾向得分匹配法首次运用在生物医药领域,后来被广泛运用在药物治疗、计量研究、政策实施评价等领域,倾向得分匹配模型主要用来解决非处理因素(干扰因素)的偏差。基本原理是:根据处理组的特征,找出与处理组特征尽可能类似的控制组进行匹配,从而消除非处理因素的干扰。例如:研究“是否读研”对于“收入”的帮助时,我们只能得到...
倾向得分匹配法解决什么问题 倾向得分匹配法用于解决减少数据偏差和混杂因素的干扰。倾向得分匹配法(Propensity Score Matching)一般简称为“PSM”,是当前经济学界用来处理自选择偏误的一大热门利器,它经常和之前我们介绍过的双重差分法(DID)进行组合使用(PSM-DID)
1. 倾向得分匹配法旨在减少数据偏差和控制混杂因素的影响。2. 倾向得分匹配法，简称PSM，是经济学界处理自选择偏误的常用方法，常与双重差分法（DID）结合使用。3. PSM由Paul Rosenbaum和Donald Rubin在1983年提出，适用于连续变量自选择问题。4. 对于连续变量，如企业R&D投入，需要将其转换为二元变量。...
倾向得分匹配法主要用于处理观察性研究中的选择性偏差和遗漏变量偏差问题，确保在处理组和对照组之间更为平衡的比较，提高研究结果的可靠性。在观察性研究中，由于非随机性的特点，处理组和对照组存在各种差异，导致研究结果的不准确性。倾向得分匹配法通过建立处理组和对照组之间的“倾向得分”，被处理的概...
倾向得分匹配法用于解决减少数据偏差和混杂因素的干扰。倾向得分匹配法（Propensity Score Matching）一般简称为“PSM”，是当前经济学界用来处理自选择偏误的一大热门利器，它经常和之前我们介绍过的双重差分法（DID）进行组合使用（PSM-DID），这种方法最早由Paul Rosenbaum和Donald Rubin在1983年提出。首先，...