今天要介绍的方法就是倾向性评分匹配。 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...
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...
2. 计算倾向性评分 接下来,我们使用逻辑回归模型来计算每个个体接受特定处理的概率,即倾向性评分(PS): # 使用MatchIt包计算PS ps<-matchit(treatment~age+blood_pressure,data=data,method="logit") 3. 进行倾向性评分匹配 使用计算得到的PS,我们可以进行倾向性评分匹配,以平衡处理组和对照组之间的基线特征: # ...
示例数据AOD来自R包“twang”,包括:因变量suf12、处理变量treat(为三分类,包括community、metcbt5、scy)、illact等协变量。 拟对处理变量treat三个组进行倾向性评分1:1:1匹配。 步骤如下: 1. 计算评分。多分类时应该使用广义倾向性评分(Generalized Propensity Score,GPS)。如果处理变量有k类1,…,K,那么我们可...
倾向性评分只是一个分数(P值),自己并没有均衡协变量(混杂因素)的能力,利用 PS 值均衡组间协变量分布的方法有匹配(matching)、分层(stratification)、协变量调整(covariate adjustment)和加权(weighting)等。4种方法均有各自的特点和局限,参考下图: 其中协变量调整又可以称为倾向性评分回归、倾向性评分矫正等。
倾向性评分只是一个分数(P值),自己并没有均衡协变量(混杂因素)的能力,利用 PS 值均衡组间协变量分布的方法有匹配(matching)、分层(stratification)、协变量调整(covariate adjustment)和加权(weighting)等。4种方法均有各自的特点和局限,参考下图: 其中协变量调整又可以称为倾向性评分回归、倾向性评分矫正等。
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倾向评分匹配（propensity score matching）是一种常用的因果推断方法，在R语言中也有多种实现方式，其中一个基于其自带的数据集“女士头发样本”（The Women’s Hair Styling Sample）。首先需要加载该数据集及相关的包：data(hair, package = “propensityscore”)library(MatchIt)library(tidyverse)这个数据集里包含...
一、倾向性评分匹配(Propensity Score Matching) 在回顾性队列研究中,为评估某因素X对于结局变量Y的影响,常按照是否暴露于因素X进行分组,评估两组在结局Y上的差异,但是在分组后经常会遇到组间其他变量(混杂因素)有差异的情况,这时候就需要排除混杂因素对于结局变量Y的影响,去...