(4)核匹配(kernel matching):对每一个处理组的个体都使用对照组个体作为匹配。根据对照组个体与处理组个体i距离的不同赋予不同的权重,与个体i距离越近的权重越高,距离越远的权重越低,权重由核函数计算得出。 4、匹配步骤 Stata实训:倾向得分匹配法(PSM)内生性专题 | 如何用Stata实现倾向得分匹配PSM?(文末附示...
1.最近邻配比法(nearest neighbor matching):最近邻配比法是PSM最常用的一种匹配方法,具体方法是:首先将两组研究对象分开,根据协变量计算PS值;然后,依据PS值大小分别对两组研究对象进行排序,从处理组中依次选出1个研究对象,从对照组中找出1个(或多个)与处理组...
匹配受试者:在接受干预的个体和未接受干预的个体之间,寻找倾向得分相似的匹配对(matched pairs)。这意味着将干预组的每个个体与对照组中最相似的个体进行匹配。 3 评估匹配效果:确保匹配后的两组在干预前的特征上更加平衡,以减少混杂因素的影响。通常会检查匹配...
倾向性评分匹配通过计算每个个体参与某一组实验或处理的概率（即倾向性评分），然后将具有类似倾向性评分...
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,成为下一步分析的依据。 2.2匹配估计量的简单例子: 匹配估计量的简单例子.png
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
匹配法就是为了解决这种不可观测事实的方法。在倾向得分匹配方法( Propensity Score Matching )中,根据处理指示变量将样本分为两个 组,一是处理组,在本例中就是在 NSW 实施后接受培训的组;二是对照组 ( comparison group ),在本例中就是在 NSW 实施后不接受培训的组。倾向得分 匹配方法的基本思想是,在处理组...
本质上,“适用条件PSM1.1”是一个很强的外生性条件。它意味着不存在未度量的“混淆变量”(confounder);即使有遗漏变量,也不与处理变量 相关,故没有遗漏变量偏差。因此,原则上,也可以使用OLS估计平均处理效应。然而,若使用OLS,则不清楚是否应在回归方程中加入平方项、交互项或其他非线性项。而倾向得分匹配则可视为...
下面我们在SPSS软件中再进行1:1的PSM分析,SPSS软件的主要操作过程如图3.,图4.和图5.所示。 图3. 弹出上图对话框,组指示符选择“treat”,即干预因素,须为二分类变量;预测变量框里选入所有混杂因素,倾向变量名即每个个体的倾向评分...