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...
4. 计算倾向得分（Calculation of Propensity Score）：- 根据回归模型的系数，计算每个个体的倾向得分，即个体接受处理的概率。5. 匹配（Matching）：- 根据倾向得分将实验组和对照组的个体进行匹配。匹配方法可以包括最近邻匹配、核匹配、半径匹配等。6. 匹配效果评估（Assessment of Matching Quality）：- 检查匹配后...
倾向性评分匹配(propensity score matching,PSM)是从对照组中选出与处理组中某一个体倾向性评分值相同或相近的个体进行配对,常用的匹配方法有最邻近匹配、卡钳匹配、全局最优匹配等。 PSM的概念 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...
但是有些时候并不能实现随机化,比如说观察性研究。这时候倾向性评分匹配(propensity score matching, PSM)可以有效降低混杂偏倚,并且在整个研究设计阶段,得到类似随机对照研究的效果。与常规匹配相比,倾向性评分匹配能考虑更多匹配因素,提高研究效率。 这么“高大上”的倾向性评分匹配,是不是超级难学?错矣!今天就带大...
倾向性评分是指在给定一组变量(xi)条件下,将任意一个研究个体划分到处理组(Zi=1)的条件概率,表达式为e(xi)=P(Zi=1|xi)。经计算后,每个研究个体均可得到一个倾向性评分,不同组间倾向性评分相近的个体的协变量是基本均衡的。1983年,由PaulRosenbaum和DonaldRubin提出的倾向性评分匹配(propensityscorematching,PSM...
倾向性评分匹配(Propensity Score Matching, PSM)是一种常用的数据分析方法,主要用于衡量随机对照试验(Randomized controlled trials,RCT)中treat组和control组样本的其他各项特征(如年龄、体重、身高、人种等)的整体均衡性的度量。通过PSM方法,可以减少处理选择偏差,并更准确地评估处理的效果。
但是有些时候并不能实现随机化,比如说观察性研究。这时候倾向性评分匹配(propensityscorematching,PSM)可以有效降低混杂偏倚,并且在整个研究设计阶段,得到类似随机对照研究的效果。与常规匹配相比,倾向性评分匹配能考虑更多匹配因素,提高研究效率。 这么“高大上”的倾向性评分匹配,是不是超级难学?错矣!今天就带大家轻松...
在观察性研究里,倾向评分匹配(Propensity Score Matching, PSM)就像是我们的时光机,带我们回到事件发生之前,试图模拟一个“如果”的平行宇宙,以此来控制混杂变量,增强我们对因果关系的把握。但就像任何时光旅行故事中总有些不可预知的变数,即使我们使用了PSM,那些未曾露面的混杂因素可能还是会对我们的实验结果偷偷使坏。
倾向性得分匹配(Propensity Score Matching,PSM)目前是观察设计中应用较为广泛的一种方法,由于基于离线数据就可以展开相关分析,在业内也较受喜欢,PSM的基本框架可以分为以下四步: 1、计算所有单位的倾向得分 2、根据某种匹配策略将干预组与对照组进行匹配