1、PSM应用主要考虑如下情形 2、匹配变量选择 3、匹配方法 4、匹配步骤 5、PSM的特点 6、PSM的优点 7、PSM的局限性 一、背景介绍 倾向性评分的基本原理是用一个分值来替代多个协变量,均衡处理组和对照组间协变量的分布。对非随机化研究中的混杂因素进行类似随机化的均衡处理,减少选择偏倚。计算得出PS分值后,可...
(1)最近邻配比法(nearest neighbor matching):最近邻配比法是PSM最常用的一种匹配方法,具体方法是:首先将两组研究对象分开,根据协变量计算Pscore值;然后,依据Pscore值大小分别对两组研究对象进行排序,从处理组中依次选出1个研究对象,从对照组中...
些变量纳入logistic回归方程后预测出来的倾向值。只要保证倾向值匹配,这些所有需要控制的混杂因素都考虑了。PSM适用情形 •前提:logistic多因素分析已经无法校正•1:实验组与对照组人数相差甚远(>4:1)•2:两组变量差异太大,可比性差,如基线不齐,或混杂因素多•3:变量过多,样本量偏少 步骤 Select...
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。
倾向评分匹配(Propensity Score Matching, PSM)是统计学中的一种方法,主要用于在观察性研究中控制混杂变量,以估计某种处理(如药物、治疗等)的效应。在一定程度上,PSM可以达到随机对照试验的随机化效应。 1.2 作用 倾向评分匹配主要作用是减小选择偏差并增强因果推断的可信度。具体包括: ...
倾向评分匹配(Propensity Score Matching,PSM)是临床研究中一种常见的统计学方法,大多用于处理观察研究(Observational Study)的数据。在观察性研究中,由于种种原因,数据偏倚(bias)和混杂变量(confounding variable)较多,应用倾向评分匹配的...
本文分享第二种方法:倾向性评分匹配(PSM) 往期相关资料:真实世界研究统计分析方法(一):调整混杂 2015年在NEJM发表了一项研究[2],支架和CABG手术相比,对于多支病变的冠心病的疗效。 研究对象:冠心病患者 X:两种治疗方式,第二代药物支架(PCI)与冠脉搭桥(CABG) 相比 ...
1 第一个问题时PSM是解决什么问题的?PSM要解决的首要问题就是选择偏差的问题。最早PSM是应用在医学领域的,所以我也以医学举例子,我们想要考察某种药品的有效性,但是我们不能做实验,所以,我们把来医院就医的人的数据记录下来,然后看看吃种药的效果,问题是医生给这些人开药并不是随机的,而是与病人状况有关的...
些变量纳入logistic回归方程后预测出来的倾向值。只要保证倾向值匹配,这些所有需要控制的混杂因素都考虑了。5 PSM适用情形 •前提:logistic多因素分析已经无法校正•1:实验组与对照组人数相差甚远(>4:1)•2:两组变量差异太大,可比性差,如基线不齐,或混杂因素多•3:变量过多,样本量偏少 6 步骤 ...