输出结果为0.66，即我们匹配后的样本中，有66%的人拥有大学文凭或以上。如果想要计算置信区间，可以用boot包，先通过boot()函数生成大量bootstrap样本，再计算样本中教育水平满足条件的比例，最后用boot.ci()函数计算置信区间：library(boot)boot.fn <- function(data, index) { m.out <- matchit(Y ~ X, ...
# psmlibrary(MatchIt)psm<-matchit(treat~sex+age+phone+city,data=data,method="nearest",ratio=1)summary(psm)matchdata<-match.data(psm)# p-score的分布plot(psm,type="hist",interactive=FALSE) 用MatchIt包进行匹配,用图可以看到匹配后的p-score分布两组基本一致 # psm后,对比相似人群,购买频次freq差...
一、倾向性评分匹配(Propensity Score Matching) 在回顾性队列研究中,为评估某因素X对于结局变量Y的影响,常按照是否暴露于因素X进行分组,评估两组在结局Y上的差异,但是在分组后经常会遇到组间其他变量(混杂因素)有差异的情况,这时候就需要排除混杂因素对于结局变量Y的影响,去...
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(P...
一、倾向性评分匹配(Propensity Score Matching) 在回顾性队列研究中,为评估某因素X对于结局变量Y的影响,常按照是否暴露于因素X进行分组,评估两组在结局Y上的差异,但是在分组后经常会遇到组间其他变量(混杂因素)有差异的情况,这时候就需要排除混杂因素对于结局变量Y的...