(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)与处理组个体倾向评分值最相近的个体作为匹配对象。从源人群...
2.协变量选择与基线分析 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...
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...
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...
(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...
倾向性得分匹配(Propensity Score Matching,PSM)是一种更加便捷的匹配方法。 PSM的定义 倾向性得分是指一个样本属于实验组的倾向性:e(x)=Pr(T=1|X=x) 倾向性得分的性质有(不做证明):对于倾向性得分相同的样本,treatment和样本其他特征是独立的。
1245 1 11:53 App 倾向性匹配得分法(PSM)及Stata操作 1958 -- 32:50 App Stata操作:倾向得分匹配(PSM)估计思路与应用案例演示(参考陈强高计Chp28)-杨经国老师 3561 -- 20:24 App 面板数据中的倾向得分匹配PSM(使用Stata做) 1.1万 4 17:49 App PSM Propensity Score Matching in R 倾向性匹配得分 ...
(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...
搞定毕设(3)STATA:倾向得分匹配-双重差分(PSM-DID)及平行趋势检验 2635 -- 12:22 App PSM原理及实操 倾向性得分匹配,硕博论文核心期刊常用模型 stata实证分析 37.6万 560 10:29 App 解决内生性(1)——工具变量法 1.8万 19 18:16 App STATA:PSM-DID(K近邻匹配、卡尺内K近邻匹配、核匹配;含PSM平衡性检验...