倾向性评分在在随机试验中是已知的,但在非随机对照研究中未知。倾向性评分匹配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。 消除混杂因素的方式包括:RCT、分层、配对、在回归模型中对混杂因素进行矫正。 周洁,张晟,何书,李文超...
1、构建倾向性评分模型:使用已有的基线特征作为自变量,根据暴露组和非暴露组进行分类,构建一个预测模型,计算每个个体的倾向性评分,常用的方法包括logistic回归或Probit回归。 2、选择合适的匹配方法:根据研究的具体情况选择合适的匹配方法,常用的匹配方法...
倾向评分匹配法(Propensity Score Matching, PSM)是一种常用的非实验研究方法,用于解决因果推断问题。它通过将参与某个处理(例如接受某项政策、干预或治疗)的个体与没有参与该处理的个体进行匹配,以消除因群体选择偏差带来的潜在混杂变量的影响。 PSM的基本步骤如下: 1.确定研究问题和处理变量:明确需要进行因果分析的...
(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Pscore值;然后,依据Pscore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...
1、倾向评分匹配的介绍 1.1 概念 倾向评分匹配(Propensity Score Matching, PSM)是统计学中的一种方法,主要用于在观察性研究中控制混杂变量,以估计某种处理(如药物、治疗等)的效应。在一定程度上,PSM可以达到随机对照试验的随机化效应。 1.2 作用 倾向评分匹配主要作用是减小选择偏差并增强因果推断的可信度。具体包括...
倾向性评分只是一个分数(P值),自己并没有均衡协变量(混杂因素)的能力,利用 PS 值均衡组间协变量分布的方法有匹配(matching)、分层(stratification)、协变量调整(covariate adjustment)和加权(weighting)等。4种方法均有各自的特点和局限,参考下图: 其中协变量调整又可以称为倾向性评分回归、倾向性评分矫正等。
此时,倾向性评分匹配(PSM)便大放异彩,它能有效降低混杂偏倚,使研究效果接近随机对照研究。相较于常规匹配,倾向性评分匹配考虑了更多因素,从而提升了研究效率。那么,如此“高大上”的技术是否难以掌握呢?答案是否定的。接下来,我们将以SPSS22为例,演示如何进行1:1的倾向性评分匹配。
倾向性评分匹配具有以下优点: • 减少处理选择偏差:通过匹配处理组和对照组的特征变量,可以减少由于处理选择引起的偏差。 • 更准确地评估处理效果:通过匹配处理组和对照组,使得两组在特征变量上更加接近,可以更准确地评估处理的效果。 然而,倾向性评分匹配也存在一些限制: ...
倾向得分匹配算法步骤如下:(1)计算倾向得分Pscore值 构建一个是否接受培训的二分类变量作为因变量,以干扰因素作为自变量X进行二元logit回归模型构建,然后根据logit模型计算倾向得分Pscore值。Pscore值代表了干扰因素的整体水平情况,Pscore值越接近,说明两个研究对象(员工)的特征(初始工资等)越接近,第二步进行...