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...
倾向性得分匹配(Propensity Score Matching,PSM)目前是观察设计中应用较为广泛的一种方法,由于基于离线数据就可以展开相关分析,在业内也较受喜欢,PSM的基本框架可以分为以下四步: 1、计算所有单位的倾向得分 2、根据某种匹配策略将干预组与对照组进行匹配 3、检查协变量是否平衡,如果不平衡,则使用替代规范重复步骤 1...
MatchIDVariableName(匹配标识变量名称):用于储存匹配后结果,不能与已有的变量名称相同。本例命名为matchid;OutputDatasetName(输出数据集的名称):建立一个匹配后的数据集,不能与当前的数据表名称称相同,本例psm。 Options(选项) 【2】结果及解读: (1)二分类logistic回归模型:首先给出的是以吸烟(1=吸...
(2)倾向性匹配结果:结果会生成一个新的数据表,表格名称为psm。同时给出匹配统计量和匹配容差的统计描述。 匹配统计量:精确匹配0对,模糊匹配846对,共计匹配成功846对,同时有18个个案未能找到有效匹配人群。 匹配容差:精确匹配(PS完全一致)匹配了376371次,基本上无匹配成功个案;在精确匹配后的PS的模糊匹配(PS±0.03...
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(2)倾向性匹配结果:结果会生成一个新的数据表,表格名称为psm。同时给出匹配统计量和匹配容差的统计描述。 匹配统计量:精确匹配0对,模糊匹配846对,共计匹配成功846对,同时有18个个案未能找到有效匹配人群。 匹配容差:精确匹配(PS完全一致)匹配了376371次,基本上无匹配成功个案;在精确匹配后的PS的模糊匹配(PS±0.03...
倾向评分匹配PSM，首先需要构造PS评分概率数据，然后利用PS数据按某种匹配算法从所有待选的对照样本中选择合适对象完成匹配过程。SPSSAU默认采用logistic回归模型构造PS数据，而用户则需要指定哪些数据作为协变量参与logistic回归计算PS值。协变量的选择不是随意的，具体选择依据目前有多种观点。一般来说，协变量会影响结果变量...
倾向评分匹配，简称PSM，是使用非实验数据或观测数据进行干预效应分析的一类统计方法。倾向得分匹配的理论框架是“反事实推断模型”。“反事实推断模型”假定任何因果分析的研究对象都有两种条件下的结果：观测到的和未被观测到的结果。如果我们说“A是导致B的原因”，用的就是一种“事实陈述法”。简介 倾向评分匹配（...