1983年,由Paul Rosenbaum和Donald Rubin提出的倾向性评分匹配(propensity score matching,PSM)分析可以减少研究中的偏差和混杂变量影响,以便对观察组和对照组进行更合理的比较。PSM是一种统计学方法,主要用于处理观察性临床研究或临床试验研究数据亚组分析,可有效降低混杂偏倚,并在整个研究设计阶段,得到类似随机对照研究的...
PSM(倾向得分匹配法,Propensity Score Matching)是一种统计学方法,主要用于处理观察性研究中的偏差问题。其基本原
倾向得分匹配法(Propensity Score Matching,一般简称为“PSM”)是一种统计方法,用于估计处理效应或因果效应,特别是在观察性研究中。 其核心是倾向得分,即一个个体接受处理的概率,给定其观察到的特征。该方法的目的在于创建一个处理组和一个对照组,在除了处理本身外,其他所有观察到的特征上都尽可能相似,从而通过匹配具...
倾向得分匹配法(Propensity Score Matching,简称PSM)是一种统计学方法,主要用于处理观察研究中的数据偏差和混杂变量问题。以下是关于倾向得分匹配法的详细信息: 一、定义与原理 倾向得分匹配法的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。这种方法基于“反事实推断...
本期和大家分享一个新的方法,即PSM大法。 PSM(Propensity Score Matching)是用于处理选择偏差的一种方法,常用于评估某个干预措施对特定结果变量的影响。 下面详细介绍PSM方法的每个步骤: 确定研究问题和变量:首先需要确定研究问题和需要使用的变量。例如,你可能想了解某种新的药物治疗是否有效,其中包括一个二元干预变量...
倾向得分匹配法(Propensity Score Matching, PSM)是一种常用的统计方法,用于处理因果推断中的选择偏差。下面我将从多个角度介绍倾向得分匹配法的步骤。 1. 确定研究目的,在使用倾向得分匹配法之前,首先需要明确研究的目的和问题,确定需要进行匹配的变量和研究对象。 2. 计算倾向得分,倾向得分是指个体被暴露于某个处理...
倾向得分匹配法(Propensity Score Matching,简称PSM)是一种在经济学和其他社会科学中广泛使用的统计方法,主要用于处理自选择偏误和观察数据中的潜在偏差。其基本原理是通过计算一个倾向得分,将处理组(例如,接受某种干预或处理的对象)与控制组(未接受处理的对象)进行匹配,以消除非处理因素(即干扰因素)的影响,从而更准确...
倾向得分匹配(Propensity Score Matching,PSM)是一种常用的方法,用于减少观察性研究中因选择偏差引起的混杂因素。它旨在通过寻找“倾向得分”(propensity score)相似的受试者,使得干预组和对照组更加平衡,减少混杂因素的影响。 二、基本步骤 01.建立倾向得分:首先,通过 logistic 回归或其他预测模型估计每个个体被分配到干...
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。 02倾向得分匹配法的逻辑和原理 ...