倾向得分匹配(Propensity Score Matching,PSM)是一种统计学方法,用于处理观察研究中的偏差问题。这种方法通过计算每个个体接受某种处理(例如,参与某个项目、接受某种治疗等)的概率,然后根据这个概率将实验组和对照组的个体进行匹配,使得两组在关键变量上具有可比性。PSM的目的是模拟随机分配的效果,从而减少由于非...
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...
Propensity Score Matching——一种去偏方法 PSM是一种处理基于观测数据进行因果建模的方法。 大家已知的是,观测数据是有偏的,即存在特征X既影响目标outcome Y,又影响Treatment T。那么在进行因果建模之前,我们需要进行去偏处理,使得Treatment Y独立于特征X,此时的观测数据近似相当于RCT数据,之后我们就可以使用因果模型...
propensity score matching统计-回复 什么是倾向得分匹配? 倾向得分匹配(Propensity Score Matching,PSM)是一种统计方法,用于在观察性研究中控制混杂因素(confounding factors)的影响,从而得到更准确的因果推断。它通过测量个体对于一个特定处理(treatment)的倾向得分,将接受处理和未接受处理的个体进行匹配,以尽可能保持匹配...
2021年Stata讲座: 战略管理研究中的PSM-DID设计与实现 刘海建 南京大学 一,倾向性匹配得分( Propensity Score Matching :PSM) ➢ 在经济学中,我们通常希望评估某项公共政策实施后的效应,为此,我们构建 "处理组" 和 "控制组" 以评估处理效应 ( treatment effect ).然而,我们的数据通常来自非随机的观 察研究中...
倾向性评分法(propensity score method,PSM) 背景: 倾向评分(propensity score,PPS)这一概念最早出现在1983年rosenbaum与rubin合写的一篇名为《倾向评分对于观察研究中因果效应的中心作用》的论文中。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性评分法应用到流行病学、健康服务研究、经济学...
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...
倾向得分匹配(Propensity Score Matching,简称PSM)是一种统计学方法,用于处理观察研究的数据。在观察研究中,由于种种原因,数据偏差和混杂变量较多,倾向得分匹配的方法正是为了减少这些偏差和混杂变量的影响,以便对实验组和对照组进行更合理的比较。 这种方法最早由Paul Rosenbaum和Donald Rubin在1983年提出,一般常用于医学...
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的元素,即为new_control_index。