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...
首先使用logit或probit回归等统计模型，根据一组预先选定的协变量来估计每个个体接受处理的概率，这个概率被称为倾向得分（Propensity Score）。然后，根据倾向得分将实验组和对照组的个体进行匹配，以确保两组在关键变量上的分布尽可能相似。PSM可以结合双重差分模型（DID）使用，形成PSM-DID模型，以处理更为复杂的因果推...
陈按:倾向评分匹配可以用R语言实现,一般使用MatchIt包实现,这两天学习发现还可以使用nonrandom包实现,所以整理此贴予以梳理,亲自进行验证代码可以使用,就是包安装过程中会出现一些问题,故把整个过程以及代码演示在帖子中,供大家参考。 倾向评分匹配(...
倾向性得分(Propensity Score,PS)就是在给定一组协变量的条件下,研究对象被分配到处理组的条件概率,这个概率一般通过logit或者probit模型来获取。倾向性得分本身并不能控制混杂,而是需要通过进一步的匹配、分层、回归校正、加权等方式来达到分析的目的。 既往倾向性得分分析一些笔记: 倾向性得分匹配(PSM); 倾向性得分匹...
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。
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。
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...
PSM通过计算每个村庄的Propensity Score，即它们与实验组在这些特征上的相似度，来找到潜在的对照组。使用Logistic Regression进行预测后，通过最简单的匹配方法（如邻近匹配），找到与实验组特征最接近的对照组，然后对比实验组和这些新对照组的新生儿死亡率，以得出更准确的影响评估。在NGO项目中，健康诊所的...
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，...
That is, PSM increases the representation of clients of the largest non-Big 4 auditors, the most specialized 'non-experts', and the shortest 'long' tenure engagements respectively. We further show that seemingly innocuous changes in matching parameters can substantially change sample composition, ...