`matchit` 是 R 语言中用于实施倾向得分匹配 (Propensity Score Matching, PSM) 的函数,来自 MatchIt 包。它通过估计倾向得分(即个体接受处理的概率)来进行处理组和对照组之间的配对。`matchit()` 函数本身并不直接设定“界值”,但可以通过指定匹配方法及其参数来间接控制匹配的质量和严格度,比如设置匹配邻近度的...
接下来我们用MatchIt包建立倾向评分模型。首先定义预测变量和目标变量：X <- hair %>% select(len)Y <- hair 然后用MatchIt包的matchit()函数建立模型，其中的method参数指定了使用什么算法计算倾向评分。m.out <- matchit(Y ~ X, data = hair, method = "nearest")接着可以用summary()函数查看模型的概要...
matchIt包进行PSM matchIt包支持非常多计算PS的方法，比如自带的logistic回归、广义可加模型、分类和回归...
你需要安装并加载MatchIt包,这是R中专门用于倾向评分匹配的包。如果还没有安装,你可以使用以下代码进行安装: R install.packages("MatchIt") 然后加载该包: R library(MatchIt) 3. 使用MatchIt包创建匹配模型 基于处理组和对照组的特征,构建一个逻辑回归模型来估计倾向评分。假设你的数据集名为data,处理组变...
接下来我们用MatchIt包建立倾向评分模型。 首先定义预测变量和目标变量: X <- hair %>% select(len) Y <- hair 然后用MatchIt包的matchit()函数建立模型,其中的method参数指定了使用什么算法计算倾向评分。 m.out <- matchit(Y ~ X, data = hair, method = "nearest") ...
在这个例子中,我们首先使用MatchIt包的matchit函数来进行倾向性评分匹配,其中指定了预测变量和匹配方法。然后,我们使用Matching包的函数进行数据处理,提取匹配后的数据。最后,我们可以使用t检验或其他统计分析方法来比较两组之间的平均治疗效果和p值。 结论
倾向性评分匹配在R中的实现是在“MatchIt” package里实现的,所以记得使用下列code之前先安装MatchIt包。我们用同样的数据statin进行示范。 psm_out <- matchit(Statin ~ Age + Gender + Ethnicity + Education + CVD + DM + Smoking + Hypertension, data = as.data.frame(statin), method = "nearest", ...
利用MatchIt包建立倾向评分模型。定义预测变量和目标变量，使用matchit()函数建立模型，选择合适的算法计算倾向评分。使用summary()函数查看模型概要信息，确认匹配成功，匹配后样本大小为182。检验匹配效果，绘制预测变量分布对比图，显示匹配后样本间分布接近。计算匹配后样本中教育水平满足条件的比例，并计算...
matchIt包支持非常多计算PS的方法,比如自带的logistic回归、广义可加模型、分类和回归树、神经网络,除了自带的方法,也支持其他方法计算的PS。这些方法通过distance参数指定: distance:指定PS的计算方法,默认是logit,即logistic回归,GAMlogit(广义可加模型),rpart(决策树),nnet(神经网络),除此之外,也可以是使用其他包或...
R语言进行倾向得分匹配的工具不少,最常见的R语言开展倾向性得分匹配主要基于“MatchIt”包开展。本文亦是如此。 #导入数据 trf<-read.csv("t1.csv") #查看数据 str(trf) #读取MatchIt包 library(MatchIt) #构建分组变量的逻辑变量 trf$size2<-trf$sizetrf$size2<-as.logical(trf$size2 == '1') ...