一、背景介绍倾向性评分的基本原理是用一个分值来替代多个协变量,均衡处理组和对照组间协变量的分布。对非随机化研究中的混杂因素进行类似随机化的均衡处理,减少选择偏倚。计算得出PS分值后,可采用匹配、回归调…
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。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，控制混杂偏倚。那么匹配完了后，应该用什么方法呢？观察性研究，当我们数据已经均衡可比了，...
本次实操,我们需要先对数据进行倾向性得分匹配,再对匹配后的数据开展生存分析,分析主要用到以下R包,其中“MatchIt”包用于倾向性得分匹配,“survival”和"survminer"是生存分析中的常用包,“autoReg”是一款功能清大的包,各种回归分析不在话下,建议诸位同学可以自行探索一下。(如需获得本次实操代码,可在“医学论文...
2.1 倾向性得分估算 2.2 倾向性得分匹配 2.3 平衡性检查 2.3 因果效应估算 2.4 灵敏度分析 一、问题 当我们从观测数据中,挖掘出一个因果结构,在我们想要进一步挖掘,两个变量之间的因果效应时,我们面临的问题之一是,分到『实验组』和『对照组』的人群不同质。如果我们想要消除两个人群之间的不同质,让两个人群之...
这里我们想要研究激素治疗(hormon)对乳腺癌患者生存时间的影响。分别选入生存时间变量、生存结局变量、分组变量,数据集可以是匹配前也可以是匹配后。 选择完毕后,右侧直接给出KM曲线!最右侧菜单栏还可以调整图片的配色、字体及其他要素等,即使是新手小白也可以绘制出不输R语言的精美图像。 3、匹配后的回归分析 ①回归...
倾向性得分本身并不能控制混杂,而是通过PS匹配、加权、分层或进入回归模型直接调整混杂等方式,不同程度地提高对比组间的均衡性,从而削弱或平衡协变量对效应估计的影响,达到“类随机化”的效果,又称为事后随机化。简单理解,就是从大量的样本数据中将具有共同特征的干预组和对照组样本挑选出来,然后对这些符合要求的样本...
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...
倾向性得分可以同时调整大量的混杂因素,省时间省钱,但是需要的样本量较大,只能均衡已观测的指标变量,而且可能会以丢失样本为代价。大部分软件给出的是两水平的干预因素的倾向性得分,SPSS直接给出了1:1的倾向性得分匹配结果。 数据来自STATA16的自带数据,是一项关于孕期妇女吸烟对新生儿体重的影响的观察性研究,由Cattane...