转自个人微信公众号【Memo_Cleon】的统计学习笔记:SPSS之1:n倾向性得分匹配。 前面我们已经有两篇推文介绍过倾向性得分匹配(倾向值匹配),一篇是采用SPSS进行1:1的PSM,另外一篇采用的是R的MatchIt包来实现。SPSS操作简便,但目前尚不支持1:n的PSM,也不能直接对匹配后的数据进行平衡性分析,安装R插件后这些问题都会...
给SPSS插上1:n倾向性评分匹配(PSM)的翅膀 在今天的内容中,我们就继续给大家介绍一下,如何使用SPSS进行简单的几步操作,就能轻松搞定高大上的1:n倾向性评分匹配。 一、问题与数据 假设某位心内科医生在门诊连续收集了170名就诊患者,其中冠心病(CHD)患者24名,146名对照,并记录了他们的性别、年龄、BMI、LDL-C等...
前面我们已经有两篇推文介绍过倾向性得分匹配(倾向值匹配),一篇是采用SPSS进行1:1的PSM,另外一篇采用的是R的MatchIt包来实现。SPSS操作简便,但目前尚不支持1:n的PSM,也不能直接对匹配后的数据进行平衡性分析,安装R插件后这些问题都会得到解决,安装教程可参考《PS Matching安装攻略》。本次笔记的操作需要成功安装PS...
前面我们已经有两篇推文介绍过倾向性得分匹配(倾向值匹配),一篇是采用SPSS进行1:1的PSM,另外一篇采用的是R的MatchIt包来实现。SPSS操作简便,但目前尚不支持1:n的PSM,也不能直接对匹配后的数据进行平衡性分析,安装R插件后这些问题都会得到解决,安装教程可参考《PS Matching安装攻略》。本次笔记的操作需要成功安装PS...
MatchIT:是一个R包,用于执行倾向分数匹配。它提供了多种匹配算法,包括最近邻匹配、卡尔霍夫匹配等,旨在创建处理组和对照组之间的相似性,从而更准确地估计处理效应。 相关优势: 减少混杂因素:通过匹配相似的观察对象,倾向分数匹配可以减少处理组和对照组之间的潜在混杂因素,从而提高因果推断的准确性。 提高效率:与完全...
转自个人微信公众号【Memo_Cleon】的统计学习笔记:SPSS之1:n倾向性得分匹配。 前面我们已经有两篇推文介绍过倾向性得分匹配(倾向值匹配),一篇是采用SPSS进行1:1的PSM,另外一篇采用的是R的MatchIt包来实现。SPSS操作简便,但目前尚不支持1:n的PSM,也不能直接对匹配后的数据进行平衡性分析,安装R插件后这些问题都会...