首先该医生对数据进行了初步分析,将病例组和对照组之间的各个因素进行比较,结果发现两组各因素间差异均有统计学显著性。但为了保证两组人群之间各混杂因素能够均衡可比,该医生拟采用1:n倾向性评分匹配的方法来对两组人群进行匹配。 表1. 倾向性评分匹配前两组间各个因素的比较结果 二、SPSS PS Matching拓展功能操作...
按照上面提到的10%的标准,性别和BMI匹配后在两组中均衡性较好,但是年龄就差点儿,这也说明倾向性评分匹配也不是万能的,如果两组没有足够“重叠的部分”(比如说一个不太恰当的例子,某慢病人群和体检中心健康人群进行匹配,前者年龄一般会比后者大不少,想要保证两组...
按照上面提到的10%的标准,性别和BMI匹配后在两组中均衡性较好,但是年龄就差点儿,这也说明倾向性评分匹配也不是万能的,如果两组没有足够“重叠的部分”(比如说一个不太恰当的例子,某慢病人群和体检中心健康人群进行匹配,前者年龄一般会比后者大不少,想要保证两组匹配后年龄均衡可比,自然是难度大大的),匹配的结果也...
首先该医生对数据进行了初步分析,将病例组和对照组之间的各个因素进行比较,结果发现两组各因素间差异均有统计学显著性。但为了保证两组人群之间各混杂因素能够均衡可比,该医生拟采用1:n倾向性评分匹配的方法来对两组人群进行匹配。 表1. 倾向性评分匹配前两组间各个因素的比较结果 ...
表1. 倾向性评分匹配前两组间各个因素的比较结果 二、SPSS PS Matching拓展功能操作 1. 选择analyze PS Matching 2. 在Propensity Score Matching对话框中 (1) 将分组变量CHD选入Binary Treatment Indicator中,其中1代表病例组,0代表对照组,且变量类型必须定义为尺度变量。
表1. 倾向性评分匹配前两组间各个因素的比较结果 二、SPSS PS Matching拓展功能操作 1. 选择analyze → PS Matching 2. 在Propensity Score Matching对话框中 (1) 将分组变量CHD选入Binary Treatment Indicator中,其中1代表病例组,0代表对照组,且变量类型必须定义为尺度变量。
表1. 倾向性评分匹配前两组间各个因素的比较结果 二、SPSS PS Matching拓展功能操作 1. 选择analyze → PS Matching 2. 在Propensity Score Matching对话框中 (1) 将分组变量CHD选入Binary Treatment Indicator中,其中1代表病例组,0代表对照组,且变量类型必须定义为尺度变量。
首先该医生对数据进行了初步分析,将病例组和对照组之间的各个因素进行比较,结果发现两组各因素间差异均有统计学显著性。但为了保证两组人群之间各混杂因素能够均衡可比,该医生拟采用1:n倾向性评分匹配的方法来对两组人群进行匹配。 表1. 倾向性评分匹配前两组间各个因素的比较结果 ...
首先该医生对数据进行了初步分析,将病例组和对照组之间的各个因素进行比较,结果发现两组各因素间差异均有统计学显著性。但为了保证两组人群之间各混杂因素能够均衡可比,该医生拟采用1:n倾向性评分匹配的方法来对两组人群进行匹配。 表1. 倾向性评分匹配前两组间各个因素的比较结果 ...
表1. 倾向性评分匹配前两组间各个因素的比较结果 二、SPSS PS Matching拓展功能操作 1. 选择analyze → PS Matching 2. 在Propensity Score Matching对话框中 (1) 将分组变量CHD选入Binary Treatment Indicator中,其中1代表病例组,0代表对照组,且变量类型必须定义为尺度变量。