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...
倾向得分匹配(PSM),是一种模仿RCT随机对照试验随机化分组,提高组间均衡性,进而达到降低混杂因素影响目的一种数据处理策略。PSM在计量研究,临床医学等领域有着广泛的应用。 1.案例背景与分析策略 1.1 案例背景介绍 某企业想评价专项培训的效果,现收集到78位员工的个人及工作成绩信息,包括性别、年龄、教育年、初始工作...
PSM结果分析标准 Psmatch2出来的结果: 1.ATT看Differences(应该很小 说明匹配后的差距少) 2.T值越显著越说明越平衡 1.64 1.98 2.54--说明去掉样本选择性偏差,让他们尽可能相似之后回归依旧显著 3.平衡性检验(pstest)出来的结果: ①bias(匹配后小于10%) ②P值(匹配后M那一列P值应该小于1.64应该没有差异)...
【小白学统计】倾向得分匹配法PSM方法原理及案例分析教程,倾向得分匹配spss软件操作教程, 视频播放量 682、弹幕量 0、点赞数 21、投硬币枚数 10、收藏人数 29、转发人数 0, 视频作者 小白在学统计, 作者简介 分享小白也能听懂的统计学知识与数据分析实用技巧,关注私信我可
PSM是指质谱数据中观察到的肽段质量谱图与理论预测的肽段质量谱图之间的匹配过程。通过比较实验数据与理论数据库中的信息,可以识别出样品中存在的特定肽段,进而推断出对应的蛋白质。 2️⃣PSM分析流程详解 2️⃣.1数据采集与预处理 蛋白谱分析的第一步是数据采集,通常涉及将生物样品经过一系列处理(如蛋白提...
接下来我大概说一下PSM分析的四个步骤: 1. 维度选择:去通过一定的方法去计算除了我们要控制的唯一变量之外的其他变量和用户的得分,也就是倾向性得分。 2. 用户匹配:根据计算出的倾向性得分去进行去进行用户匹配,把“得分相近”的用户放到一起,最终生成两组新的用户,这两组用户可以理解为是在各维度变量上的分布...
其中,肽段谱匹配(Peptide Spectrum Match,简称PSM)作为蛋白谱分析流程中的核心环节,对于准确鉴定蛋白质具有决定性意义。 2️⃣PSM流程详解 2.1数据获取:质谱仪的角色 蛋白谱分析的起点通常是从生物样本中提取蛋白质,并通过酶解将其转化为肽段。这些肽段随后通过质谱仪进行分离与检测。质谱仪利用电场或磁场将肽段...
下面我们在SPSS软件中再进行1:1的PSM分析,SPSS软件的主要操作过程如图3.,图4.和图5.所示。 图3. 弹出上图对话框,组指示符选择“treat”,即干预因素,须为二分类变量;预测变量框里选入所有混杂因素,倾向变量名即每个个体的倾向评分...
但是倾向性分析并非完美无缺,作为一种统计学方法,它的不足之处主要体现在以下两点: 第一,通过筛选后进行匹配的对象不一定能代表原有的研究对象。 比如在原文中列举的贫血对接受PCI治疗的患者远期预后的影响中,在进行匹配前,贫血患者共有581例,非贫血患者共有8244例,进行匹配后,...
虽然处理组和对照组之间的X上的协变量平衡可能类似于实验条件,但PSM缺少真正实验的重要特点。(1)PSM能缓解处理组在可观察特征上出现系统性差异时。但实验使得处理分配随机化,能够有效地控制可观察和不可观察的因素。(2)不同于实验在设定分配机制之前就定义了因果,PSM只决定了在分析中包含(或加权)哪些观测值。