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...
最后一列为使用Logistic Regression建立model计算的propensity score PSM Step2:Matching 计算出Propensity Score后,在对照组中需要寻找到与实验组行为(贫穷率、人均医生数)相似的村庄,此过程被称为Matching。 在这里我们采取最简单的临近匹配法,对每一个实验组村庄进行遍历,找到ps值最接近的对照组村庄作为新对照组集合中...
倾向性评分匹配（PSM）是一种统计学工具，用于减少观察性研究和临床试验中偏差和混杂因素的影响。由Paul Rosenbaum和Donald Rubin于1983年提出，PSM旨在通过匹配具有相似倾向性评分的个体来平衡处理组与对照组的协变量。这种方法在观察性研究与随机对照试验（RCT）的亚组分析中特别有用，能有效降低混杂偏倚，...
PSM，即倾向性匹配评分，是一种在实际工作中解决因果关系分析问题的重要工具。在医疗和电商等场景中，它帮助我们在无法进行随机实验的情况下，通过找到特征相似的对照组，来科学地评估某个干预措施（如新药或页面优化）的效果。例如，研究新诊所对新生儿死亡率的影响时，传统上会比较实验组（建立诊所）和对照...
倾向评分匹配(Propensity Score Matching,简称PSM)是一种统计学方法,用于处理观察研究(Observational Study)的数据。在观察研究中,由于种种原因,数据偏差(bias)和混杂变量(confounding variable)较多,倾向评分匹配的方法正是为了减少这些偏差和混杂变量的...
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。
PSM Step1:计算Propensity Score 我们选择使用Logistic Regression作为计算Propensity Score的方法: $$Prob(T=1|X_1,X_2,...,X_k)$$ 在NGO的健康诊所场景下,自变量:$X_1$为贫穷率,$X_2$为人均医生数,因变量为T。这个操作可以解释为,通过背景数据(贫困率、人均医生数)来预测每一个村庄与实验组村庄的相似...