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...
1983年,由PaulRosenbaum和DonaldRubin提出的倾向性评分匹配(propensityscorematching,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效果。...
倾向性评分匹配(propensity score matching,PSM)是从对照组中选出与处理组中某一个体倾向性评分值相同或相近的个体进行配对,常用的匹配方法有最邻近匹配、卡钳匹配、全局最优匹配等。 PSM的概念 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...
倾向性评分匹配(Propensity Score Matching, PSM)是一种RWS中常用的统计学方法,主要用于处理观察性临床研究中组间基线资料不均衡的情况,可有效降低混杂偏倚,从而得到一个类似随机对照研究的效果。 其原理在于通过建立一个预测模型,计算每个个体的接受治...
倾向性评分匹配(Propensity Score Matching, PSM)是一种常用的数据分析方法,主要用于衡量随机对照试验(Randomized controlled trials,RCT)中treat组和control组样本的其他各项特征(如年龄、体重、身高、人种等)的整体均衡性的度量。通过PSM方法,可以减少处理选择偏差,并更准确地评估处理的效果。
但是有些时候并不能实现随机化,比如说观察性研究。这时候倾向性评分匹配(propensity score matching, PSM)可以有效降低混杂偏倚,并且在整个研究设计阶段,得到类似随机对照研究的效果。与常规匹配相比,倾向性评分匹配能考虑更多匹配因素,提高研究效率。 这么“高大上”的倾向性评分匹配,是不是超级难学?错矣!今天就带大...
在SPSS中,依次选择Data→Propensity Score Matching,进入主对话框。在这里,我们需要将分组变量(如是否吸烟)放入Group Indicator中,并为处理组和对照组分别赋值(如处理组为“1”,对照组为“0”)。同时,将需要匹配的变量放入Predictors中,并为倾向性评分设定一个变量名(如PS)。此外,我们还要设置匹配容差(即卡钳值),...
倾向评分匹配(propensity score matching, PSM)的概念由Rosenbaum和Rubin在1983年首次提出。2010年之后,这一方法日益受到人们的关注。国际上越来越多的研究者将倾向指数法应用到流行病学、健康服务研究、经济学以及社会科学等许多领域。在流行病学研究中,该方法可以在分析和设计阶段有效平衡非随机对照研究中的混杂偏倚,使...
倾向性评分匹配(Propensity score matching, PSM)是一种将研究数据处理成“随机对照实验数据”的方法,其通过一定的统计学方法对试验组和对照组进行筛选,使筛选出来的研究对象在临床特征(潜在的混杂因素)上具有可比性,目的在于减少数据偏差和混杂因素...