(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...
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...
②倾向性得分匹配 首先，选择构建倾向性得分的自变量筛选方式。这里给出了四种，如下图所示，方便使用者根据不同的数据类型进行选择。其次，选择匹配的方法。最常见的便是“nearest”用于最近邻匹配;还有其他3种匹配方式，如“optimal”，最优匹配法用于最佳配对匹配；“full”，完全匹配法用于最佳完全匹配；“genetic”...
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...
当然我们在获得倾向性得分后,除了匹配,还可以通过加权、分层或回归校正等方法来控制混杂因素的影响,未来可期,这些就来日再记吧! 转自个人微信公众号【Memo_Cleon】的统计学习笔记:倾向性得分匹配(PSM)。 2020.05.21 END
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,因此,对于样本量充足的研究,可以考虑一下PSM法来控制混杂偏倚。 接下来通过一份是实操数据集为大家详细介绍PSM法控制混杂的全套分析流...
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。
倾向得分匹配法是通过对样本建模（logit模型）得到Pscore值，通过Pscore值为处理组在控制组中找到最接近的样本，从而进行研究的。PSM的优点在于可以控制干扰因素的影响、提高研究的证明力度；但其缺点也不可忽视，例如PSM需要样本量大、可能并非所有样本都能匹配成功，所以导致匹配后引起的样本量的损失问题不能忽视，甚至...
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...