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、回归调整、加权、分层的方法来均衡各组间协变量的差异,最终估计处理效应。倾向性评分在在随机试验中是已知的,但在非随机对照研...
(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...
1. 构建倾向性评分模型:使用已有的特征变量作为自变量,将处理组和对照组进行分类,建立一个预测模型,得到每个个体的倾向性评分。 2. 选择合适的匹配方法:常见的匹配方法包括最近邻匹配、卡尔曼滤波匹配等。根据研究的具体情况选择合适的匹配方法。 3. 进行倾向性评分匹配:根据倾向性评分,将处理组和对照组进行匹配,使得...
由于性别为分类变量,匹配后根据上述公式计算其标准差异绝对值为0.83%。 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...
倾向得分匹配模型的一个假设是平行假设，即参与匹配的员工必须要各个维度上与处理组员工相似，这样才能保证估计结果的可靠性。SPSSAU输出PSM平行假设检验如下表：从上表可以得到：在匹配前，处理组和控制组（是否培训的两类员工），他们的特征项包括“初始工资”、“工作时间”、“岗位”均有显著性差异（p值均小于0....
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,并为处理组和对照组分别赋值(如处理组为“1”,对照组为“0”)。同时,将需要匹配的变量放入Predictors中,并为倾向性评分设定一个变量名(如PS...
基于倾向性评分匹配法探讨血流动力学稳定的非静脉曲张性上消化道出血患者红细胞输注阈值 上消化道出血是指十二指肠悬韧带(Treitz韧带,屈氏韧带)以上的食管、胃、十二指肠、上段空肠以及胰管和胆管的出血。急性非静脉曲张性上消化道出血(NVU...
倾向性评分匹配(PSM):就是通过一定的统计学方法对试验组和对照组进行筛选,使筛选出来的研究对象在临床特征(潜在的混杂因素)上具有可比性。此时,如果试验组与对照组的结局存在差异,那就可以将差异完全归结于试验因素。 02论文实例 2020年发表在Cell Merabolism的一项研究,院内使用他汀类药物与COVID-19患者死亡风险降...
倾向性评分匹配法的到来,为观察性研究中控制混杂偏倚带来了希望。 这个方法包含两个步骤—— 一、计算 PS值 PS 定义为在混杂因素存在的情况下,研究对象进入到暴露组或处理组的条件概率。以上面的例子来说,如果我们想匹配年龄、性别、身高、体重、糖尿病史这5个变量,使吸烟组和不吸烟组这5个变量的分布均衡可比,那...