倾向性得分匹配是一种在非实验数据或观测数据中评估干预效应的统计方法。它广泛应用于医学、公共卫生和经济学等领域。该方法的核心思想是通过匹配处理组(如接受某种干预的群体)和对照组(如未接受干预的群体)中具有相似倾向得分的个体,来减少数据偏倚和混杂变量的影响,从而更准确地估计干预效应。在R语言中,我们可以使用...
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。 所以理论上,如果我们对每一个实验组样本都在对照组里匹配一个...
转自个人微信公众号【Memo_Cleon】的统计学习笔记:倾向性得分匹配续集(R笔记:MatchIt)。 书接上回。 SPSS里面的倾向性匹配可以进行精确匹配和卡钳匹配,干预组和对照组也只能1:1进行匹配,倾向值采用的是二分类的logistic回归模型来进行计算。在R中有更多的匹配方法,更多的链接函数,1:n的匹配、平衡性检查也都变得很...
倾向性得分匹配在R中常用的包有MatchIt以及Matching,本文使用的是MatchIt,非默认包,使用前需要进行安装:install.packages(“MatchIt”) Usage: matchit(formula, data, method = "nearest", distance = "logit", distance.options = list(), discard = "none", reestimate = FALSE, ...) 具体参见R的MatchI...
PSM的核心在于利用倾向性得分来匹配实验组和对照组中的样本，该得分反映了样本属于实验组的倾向性，通常表示为e(x)=Pr（T=1|X=x）。倾向性得分的性质之一是，对于得分相同的样本，实验组状态与样本其他特征是独立的。理论上，通过匹配每个实验组样本与得分相等或相近的对照组样本，可以得到同质的实验组...
二、R语言代码在R语言中，条件logistic回归，常用的函数在survival包的clogit函数，以下是示意图。library(survival)Log1<-clogit(low~smoke+strata(subclass),data=birthwt)summary(log1)代码解读：clogit(结局~暴露+strata(subclass),data=数据集)，subclass可以理解为倾向性得分匹配后，各变量的新id名，匹配上的...
R语言倾向性得分匹配代码 r语言倾向性评分 本文目录: 准备数据 matchIt包进行PSM 使用随机森林计算PS 主要匹配方法选择 匹配后数据的平衡性检验 cobalt包 统计检验衡量均衡性 结果可视化 不平衡怎么办? 其他问题 参考资料 倾向性评分(Propensity Score, PS)是一种控制混杂因素的统计学方法,通过倾向性评分的方法,可以...
倾向性得分匹配续集(R笔记:MatchIt) 书接上回。 SPSS里面的倾向性匹配可以进行精确匹配和卡钳匹配,干预组和对照组也只能1:1进行匹配,倾向值采用的是二分类的logistic回归模型来进行计算。在R中有更多的匹配方法,更多的链接函数,1:n的匹配、平衡性检查也都变得很简单。
总结:在进行1:n的倾向性得分匹配时,SPSS的R插件操作界面友好但存在小bug有待改进,匹配结果不具有可重复性,将匹配集结果进行保存备用是一个有效的解决办法。R命令虽是程序语言,但matchit{MatchIt}可以通过匹配顺序和随机种子的设置来实现结果的可重复性。
图16 R插件运行1:1~1:N参数。注:match ratio栏设置比例。 图17 R插件1:1PSM结果 3.2.2 PS匹配效果评价:效应量 R插件匹配还能输出均衡性检验,如下图11。标准化差值法直观反映匹配前后的组间差异。这个方法分别计算各个变量匹配前和匹配后的标准化均数差(sta...