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...
在实际应用中，PSM需要仔细选择协变量，并进行匹配效果的检验，以确保匹配后的样本在关键变量上达到平衡。二、主要步骤 倾向得分匹配（Propensity Score Matching，PSM）的统计过程通常包括以下几个主要步骤：1. 定义处理变量（Treatment Variable）：- 确定实验组和对照组的分组变量，通常用0和1表示，其中1代表接受处理...
一、Propensity Score Matching(PSM)概述 1.定义及作用 2.适用场景 二、案例控制(Case Control) 1.定义及作用 2.适用场景 三、PSM与案例控制的结合 1.结合方式 2.优势与局限性 四、PSM在实际应用中的案例分析 1.研究背景 2.数据来源与处理 3.匹配过程及结果分析 4.结论与启示 五、提高PSM与案例控制的可读...
Exact matching: construct controls with identical values on the variables in X. 并且对每个treatment所匹配的control权重相同。 Nearest-Neighbor matching: using the control cases that are closest to the treatment case on a unidimensional distance measure constructed from the variables. 加权方式与exact matc...
propensity score matching 统计 -回复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...
propensity score matching 连续变量propensity score matching 连续变量 倾向得分匹配(Propensity Score Matching,简称 PSM)是一种在观察性研究中用于校正选择偏差的方法。在倾向得分匹配中,如果自变量是连续变量,可以使用以下方法进行匹配: 1. 构建倾向得分:对于每个个体,计算其接受处理(如治疗组)的倾向得分。倾向得分是...
1.倾向评分匹配(propensity score matching,PSM): 是使用最广泛的一种倾向性评分方法,又以1:1近邻匹配被使用最广泛。一般在筛选好人群之后或者在数据库挖掘人群信息使用倾向性评分匹配。 以最常使用的1:1近邻匹配(亦被称为greedy 贪婪匹配)为例,每名接受治疗A的患者逐一与倾向性评分最为接近的接受治疗B的患者匹配...
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...
倾向性评分匹配(propensity score matching,PSM)是一种统计学方法,旨在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。这种方法最早由Paul Rosenbaum和Donald Rubin在1983年提出,此后获得了快速发展并且在各个方面不断改进。 倾向性评分匹配的基本原理是用一个分值来替代多个协变量,均衡处理组和...
倾向性评分方法可以用多种方式进行,不同的方式产生不同的目标人群,两种常用的倾向性评分方法是倾向评分匹配(propensity score matching,PSM)和倾向分数加权(propensity score weighting,PSW)。 倾向评分匹配: 倾向评分匹配是使用最广泛的一种倾向性评分方法。而在倾向性评分匹配中,又以1:1近邻匹配被使用最广泛。