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...
局限性 ⚠️ 需要较大的样本容量:PSM通常需要较大的样本容量来实现高质量匹配,因此不适用于小样本容量的研究。 倾向得分的共同取值范围要求:PSM要求控制组的倾向得分有较大的共同取值范围,否则会丢失较多的观测值,导致剩下的样本不具有代表性。0 0 发表评论 发表 作者最近动态 活鱼FISHMAN 2025-01-12 东宫大结...
倾向得分匹配模型的一个假设是平行假设，即参与匹配的员工必须要各个维度上与处理组员工相似，这样才能保证估计结果的可靠性。SPSSAU输出PSM平行假设检验如下表：从上表可以得到：在匹配前，处理组和控制组（是否培训的两类员工），他们的特征项包括“初始工资”、“工作时间”、“岗位”均有显著性差异（p值均小于0....
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。 基本步骤 1 建立倾向得分:首先,通过 ...
倾向评分匹配(Propensity Score Matching,简称PSM)方法最早由Paul Rosenbaum和Donald Rubin在1983年提出,一般常用于医学、公共卫生、经济学等领域。以公共卫生学为例,假设研究问题是吸烟对于大众健康的影响,研究人员常常得到的数据是观察研究数据,而不是随机对照实验数据(Randomized Controlled Tria...
4）进行PSM操作的同时应该进行多因素回归分析，只有回归分析的结果与PSM挑选数据后的单因素分析结果一致，...
这就是我们面临的问题,PSM分析方法就是通过匹配来帮我们构造一个反事实的样本,进而使得 可测,ATT可估。 2. 采用的方法-匹配 2.1匹配原则: 个体i的倾向得分为,在给定xi的情况下,个体i进入处理组的条件概率p(xi)=P(Di=1|x=xi),简记为p(x)。概率相近的个体便具有可比性...
psm倾向得分匹配法..treat变量即为分组变量,“1”=试验组,“0”=对照组,试验组的研究对象接受了某种岗前的职业教育,对照组无特殊干预。Age(年龄), educ(受教育程度), black(是否黑人), hispa
https://shiny.medsta.cn/psm/ (2)生存时间资料 匹配后的生存分析,在Cox回归应用上,我看大多数人还用普通的Cox回归。其实,最推荐的应该是稳健法Cox回归方法,它同样在survival包的conph函数中,增加了cluster参数设置,这个参数设置了,你就知道它的好处了。