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,可采用匹配、回归调…
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...
倾向性评分匹配(Propensity Score Matching, PSM)是一种RWS中常用的统计学方法,主要用于处理观察性临床研究中组间基线资料不均衡的情况,可有效降低混杂偏倚,从而得到一个类似随机对照研究的效果。 其原理在于通过建立一个预测模型,计算每个个体的接受治...
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...
倾向性评分匹配具有以下优点: • 减少处理选择偏差:通过匹配处理组和对照组的特征变量,可以减少由于处理选择引起的偏差。 • 更准确地评估处理效果:通过匹配处理组和对照组,使得两组在特征变量上更加接近,可以更准确地评估处理的效果。 然而,倾向性评分匹配也存在一些限制: ...
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...
2.倾向性评分匹配(PSM)后构建回归模型; 3.回归模型调整倾向性评分(PS); 4.回归模型+加权(IPTW)处理; 5.回归模型+加权(SMR)处理; 可见倾向性评分是目前较为认可的对混杂因素进行调整控制的方法。 匹配的过程 上图是对研究对象进行匹配的基本过程,可以看到在匹配的过程中,将对照组及研究组中差异较大的对象进行...
表1展示了匹配前两组的基线情况比较。接下来,我们将进入SPSS的分析环节。 在数据录入阶段,我们需要分别设置变量视图和数据视图。 完成数据录入后,我们可以进行倾向性评分匹配。在SPSS中,依次选择Data→Propensity Score Matching,进入主对话框。在这里,我们需要将分组变量(如是否吸烟)放入Group Indicator中,并为处理组和...
临床研究中的进阶技能——倾向性评分匹配(PSM) 随机对照试验(randomized controlled trial,RCT)被认为是临床研究的最佳设计方案,但由于实施过程较为复杂,在实际运用中受到很大的限制。而非随机对照试验(以队列研究为例),由于缺乏随机化,...