倾向值匹配研究
倾向得分匹配法步骤
倾向得分匹配法步骤
倾向得分匹配法（Propensity Score Matching, PSM）是一种常用的统计方法，用于处理因果推断中的选择偏差。
下面我将从多个角度介绍倾向得分匹配法的步骤。
1. 确定研究目的，在使用倾向得分匹配法之前，首先需要明确研究的目的和问题，确定需要进行匹配的变量和研究对象。
2. 计算倾向得分，倾向得分是指个体被暴露于某个处理（例如接受某种治疗）的概率。
通常使用logistic回归等方法来计算每个个体的倾向得分，得到一个介于0到1之间的概率值。
3. 匹配处理组和对照组，根据计算得到的倾向得分，将处理组和对照组中的个体进行配对，使得处理组和对照组在倾向得分上尽可能接近，从而达到减少选择偏差的效果。
4. 检验匹配质量，匹配完成后，需要进行匹配质量的检验，通常会使用标准化差异（Standardized Mean Difference, SMD）等指标来评估匹配的效果，确保处理组和对照组在匹配后的特征上没有显著差异。
5. 进行因果推断，匹配完成后，可以利用匹配后的样本进行因果效应估计，比较处理组和对照组在结果变量上的差异，从而得出处理对结果变量的影响。
6. 稳健性检验，最后，为了确保结果的稳健性，可以进行一些敏感性分析，例如倾向得分模型的选择、不同的匹配算法等，来检验结果的稳健性。
综上所述，倾向得分匹配法的步骤包括确定研究目的、计算倾向得分、匹配处理组和对照组、检验匹配质量、进行因果推断以及稳健性检验。
这些步骤有助于减少因果推断中的选择偏差，提高研究结论的可信度。
倾向匹配(PSM)分析：观察性研究的统计学利器 - 预防医学讨论版 -丁香园论坛
rinyxa科室保密何为PSM分析呢？这个问题需要先从临床研究的类型说起。
众所周知，临床研究分为干预性研究和观察性研究。
干预性研究的论证强度是高于观察性研究的，原因就在于干预性研究可以通过“随机分配”的方式平衡混杂因素。
比如研究一种药物治疗抑郁症的疗效，研究者在招募了一些抑郁症患者后，将其随机分为实验组和对照组，实验组接受药物治疗，对照组接受安慰剂治疗。
经过治疗一段时间后，如果两组患者的预后不同，则我们可以认为这种“预后”上的差异完全是有治疗措施的差异引起的（实际上，我认为这句话值得商榷！），因为从理论上讲，实验组和对照组的临床特征是相同的，或者说具有可比性的。
正因我的丁香客精品栏目找人随便看看更多版内搜索此时，如果贫血组和非贫血组患者在三年缺血时间发生风险上存在差异，则就可以将原因归结为贫血，因为两组患者其他特征都是相同的。
关于PSM的统计学原理，笔者在此以JTD这篇文章为例进行一简要介绍。
其基本流程为：首先将患者分为贫血患者非贫血患者，然后采用logistic回归，以贫血与否作为应变量（Y），以其他所有已知的临床特征（比如BMI、NYHA分级、高血压等）作为自变量（X），计算出每个患者的“贫血概率”。
这个贫血概率实际上就是PSM最核心的内容之一。
然后，根据贫血概率，将实验组和对照组进行匹配。
比如，贫血组一个患者的贫血概率为0.361，那么就在非贫血患者sunnymilanhuang入门站友黄春雨入门站友htelyon 入门站友影灯麻醉科李珂薇ake 入门站友。
倾向值评分匹配方法PSM
使用倾向值加权
• 还可在不匹配的情况下使用倾向值，将倾向值作为抽样权重进行 多元分析。倾向值加权的目的在于对干预组和控制组的成员分配 权重，使其能够代表研究总体。可以对加权后的总体直接进行多 元分析，也可用于非参数回归的倾向值分析，进行基于内核的匹 配。
• 最大的优点：不丢失样本量。
应用
• 1：关注的结果变量只考察成本或效果 • 2：分开检验混杂因素对成本和效果的影响
倾向值匹配法（PSM）
RCT：很多限制，如费用，伦理学要 求，操作困难，不适合发病率很低的 疾病
非RCT：避免以上繁杂的问题，容易 组间基线不齐，使之成为处理效应的 混杂因素从而产生偏移
• 为了消除混杂因素的影响，传统的解决方式是，用多变 量配对，多变量分析模型，M-H分层分析，协变量分析。
• 当需要匹配的变量很多时，多变量配对通常是不可行的； 当混杂因素很多或有多个亚组时，分层分析也是不可行 的；多因素回归则要求不同组间的协变量具有一致的分 布
• Manca 等应用倾向值分析对不同手术方案的成本和效果进行研究
• 通过加拿大安大略湖省的心肌梗死数据库（OMID），对经皮腔内冠状动脉成形 术（PTCA）和冠状动脉旁路移植手术（CABG）对因急性心肌梗死（AMI）入院 患者的成本和效果进行评价。
• 该研究中用到的混杂因素包括患者年龄、性别、心源性休克、急性和慢性肾衰竭、 有并发症的糖尿病、充血性心力衰竭、脑血管疾病、恶性肿瘤、肺水肿、心律失 常、Charlson 合并症指数和家庭中位收入。对两组基线协变量的比较发现，大多 数协变量存在显著性差异，即两组患者的基线信息不平衡。
估计倾向值
• Logistic 回归模型 • 令y=组别，x为各协变量
每个个体在给定可观测混杂因素的条件下接受干预的条件概率。
倾向值匹配研究范文
倾向值匹配研究范文倾向值匹配研究是一种社会科学研究方法，用于确定个体的价值取向和态度，以及这些取向和态度对个体行为的影响。
它可以帮助研究人员理解为什么个体在特定情况下会采取其中一种行为，并且可以用来预测和解释个体的行为。
倾向值是指个体对其中一种价值观念的好恶程度。
每个人都有一系列的倾向值，这些倾向值会影响他们对不同行为和事件的看法。
倾向值匹配研究的目标是确定个体倾向值的特征，并将其与其他个体进行比较，以找出他们之间的相似和差异。
倾向值匹配研究使用不同的数据收集方法来测量个体的倾向值。
其中最常用的方法是问卷调查，通过让个体回答一系列关于价值观念和态度的问题，研究人员可以获得对个体倾向值的大致了解。
其他方法包括观察和实验，通过观察个体的行为和反应来推断他们的倾向值。
在倾向值匹配研究中，研究人员通常关注个体倾向值之间的关系。
他们可能发现一些倾向值之间存在正相关或负相关关系，也可能发现一些倾向值在特定情况下更加重要或不重要。
通过倾向值匹配研究，我们可以更好地理解个体的行为和态度，并预测他们未来的行为。
例如，研究人员可以通过测量个体的倾向值来预测他们会选择哪种产品或投资哪个政策。
此外，倾向值匹配研究还可以用于推测个体在社交和组织环境中的适应性和合作能力。
然而，倾向值匹配研究也存在一些挑战和限制。
首先，倾向值是主观的，不同个体对同一倾向值可能有不同的理解和评价。
其次，测量倾向值的方法可能不够准确和可靠，研究人员需要设计科学可靠的测量工具来获取可靠的数据。
第三，倾向值匹配研究通常采用横截面研究设计，无法捕捉个体倾向值随时间的变化。
尽管有一些限制，倾向值匹配研究仍然是一种有价值的研究方法，可以帮助我们更好地了解个体行为和态度的背后动机。
通过深入研究个体的倾向值，我们可以为个体提供更准确的建议和指导，也可以为制定政策和干预措施提供科学依据。
倾向值匹配专题教育课件
. set seed 10101 . attsRE78 TREAT, pscore(myscore) blockid(myblock) sup boot reps($breps) dots
措施四：Kernel Matching（核匹配措施） . set seed 10101 . attkRE78 TREAT $XDW02, sup boot reps($breps) dots logit
倾向得分匹配举例——培训对工资旳效应
第三张表格
第一张表与第三张表旳差别在于原则差旳估计，第一张表使用旳是解析原则 差，第三张表使用自助法得到原则差。当然t统计量也随之发生变化。
倾向得分匹配举例——培训对工资旳效应
措施二：Radius matching（半径匹配法）
set seed 10101 attrRE78 TREAT $XDW02, sup boot reps($breps) dots logit radius(0.001)
理论根据： 假如可忽视性假定成立，则只需给定p（x）旳情况下，（ y0i,y1i）独立于 Di
倾向得分定理 （因为D为虚拟变量，故只需证明P[D=1|y0,y1,p(x)]与y0,y1无关即可）
重叠假定： 对于x旳任何可能取值，都有0<p(x)<1
倾向值匹配(Propensity Matching)环节
基于可忽视性假设，则个体i与个体j进入处理组旳概率相近，具有可 比性，故可将yj作为y0i旳估计量
目旳：
在一般旳实证研究中，因为存在诸多其他变量混同自变量和因变 量之间旳关系，研究者极难直接探索两者之间旳净效果( net effects)。这些混同变量旳影响一般被称为选择性误差 ( selectionbias) ， 而经过倾向值匹配旳方式来控制和消除选择性误 差
倾向匹配(PSM)分析：观察性研究的统计学利器 - 预防医学讨论版 -丁香园论坛
rinyxa科室保密何为PSM分析呢？这个问题需要先从临床研究的类型说起。
众所周知，临床研究分为干预性研究和观察性研究。
干预性研究的论证强度是高于观察性研究的，原因就在于干预性研究可以通过“随机分配”的方式平衡混杂因素。
比如研究一种药物治疗抑郁症的疗效，研究者在招募了一些抑郁症患者后，将其随机分为实验组和对照组，实验组接受药物治疗，对照组接受安慰剂治疗。
经过治疗一段时间后，如果两组患者的预后不同，则我们可以认为这种“预后”上的差异完全是有治疗措施的差异引起的（实际上，我认为这句话值得商榷！），因为从理论上讲，实验组和对照组的临床特征是相同的，或者说具有可比性的。
正因我的丁香客精品栏目找人随便看看更多版内搜索此时，如果贫血组和非贫血组患者在三年缺血时间发生风险上存在差异，则就可以将原因归结为贫血，因为两组患者其他特征都是相同的。
关于PSM的统计学原理，笔者在此以JTD这篇文章为例进行一简要介绍。
其基本流程为：首先将患者分为贫血患者非贫血患者，然后采用logistic回归，以贫血与否作为应变量（Y），以其他所有已知的临床特征（比如BMI、NYHA分级、高血压等）作为自变量（X），计算出每个患者的“贫血概率”。
这个贫血概率实际上就是PSM最核心的内容之一。
然后，根据贫血概率，将实验组和对照组进行匹配。
比如，贫血组一个患者的贫血概率为0.361，那么就在非贫血患者sunnymilanhuang入门站友黄春雨入门站友htelyon 入门站友影灯麻醉科李珂薇ake 入门站友。
倾向匹配分析深度(Propsensity-matching-analysis)
倾向匹配分析深度〔Propsensity matching analysis〕有很多现象和关联似乎显而易见，然而证明这些“简单”的现象和关联的过程，可能极其消耗人力和物力。
在20世纪30年代之前，匹配法〔也称控制法〕在因果研究中占据了压倒性的地位，科学家认为只有将实验组和对照组的所有情况都尽可能接近，才能两组间的差异是否归于处理因素。
但是，在要让实验组和对照组之前的特征〔混杂〕尽可能匹配，不仅难以操作，而且会消耗大量资源，尤其在很多情况下，很多因素是试验者难以去控制的。
随机化概念的起源在伊利诺伊大学的莫柔地块〔University of Illinois , Morrow Plots〕，Fisher通过“分割地块实验”〔( Split-Plot Experiment 〕，成功证明了一个在今天看来可能极其简单，但却消耗了几代科学家上百年努力的结论：土壤的质量是农业生产率最关键的决定因素〔Soil quality is a vital component of agricultural productivity〕。
并开拓了如今广为人知的方差分析(ANOV A〕，将随机实验法纳入了因果分析的殿堂，成为因果分析的金标准。
为什么要做倾向值分析在卫生领域，随机临床试验〔RCT〕是应用随机实验法最典型的例子。
为了证明某种处理〔或因素〕的作用，将研究对象随机分组并进行前瞻性的研究，可以最大程度上确保已知和未知的混杂因素对各组的影响均衡，阐明处理因素的真实效应。
但RCT对研究对象严格的纳入和排除标准，无疑会影响研究结果的外推，同时费用和组织困难问题很多时候都是让人难以承受的。
此外，很多研究问题无法做到随机，甚至有些情况下的随机是违反伦理道德的。
而非随机对照研究〔如观察性研究和非随机干预研究〕能够较好地耐受RCT中存在的问题，在实际应用中更为广泛。
如何利用非随机化研究的资料探究因果，一直是流行病学和统计学研究中非常关注的问题。
倾向值匹配法的应用
倾向值匹配法的应用引言：倾向值匹配法是一种常用的数据分析方法，主要用于评估某一特定因素对结果产生的影响程度。
本文将介绍倾向值匹配法的基本原理和应用场景，并通过实例说明其在实际问题中的应用。
一、倾向值匹配法的基本原理倾向值匹配法是一种观察性研究中常用的分析方法，旨在消除因果推断中的选择偏倚。
其基本原理是通过匹配处理组和对照组的个体，使得两组之间在某些特征上具有相似的倾向值，从而实现类似于随机实验的效果。
具体而言，倾向值匹配法的步骤如下：1. 确定分析的因果关系：首先需要明确研究问题的因果关系，确定要分析的因变量和自变量。
2. 收集数据并进行预处理：收集包含因变量和自变量的数据，并进行数据清洗、变量转换等预处理工作。
3. 构建倾向值模型：使用统计方法，如逻辑回归、梯度提升树等，构建一个预测个体倾向值的模型。
4. 进行倾向值匹配：根据个体的倾向值，将处理组和对照组的个体进行匹配，使得两组在自变量上具有相似的分布。
5. 进行结果分析：比较处理组和对照组的因变量值，评估处理效果的差异。
二、倾向值匹配法的应用场景倾向值匹配法可以广泛应用于各个领域的研究中，特别适用于以下几种场景：1. 评估政策干预效果：在政策制定过程中，倾向值匹配法可以用来评估政策的实施对目标变量的影响。
例如，研究某项教育政策对学生学业成绩的影响，或者评估某项医疗政策对患者健康状况的影响。
2. 分析市场竞争效果：倾向值匹配法可以用来分析市场竞争对企业绩效的影响。
例如，研究某个行业中新进入的竞争者对市场份额的影响，或者评估不同市场竞争策略对企业盈利能力的影响。
3. 评估医疗治疗效果：在医学研究中，倾向值匹配法可以用来评估特定治疗方案的效果。
例如，研究某种药物对疾病治疗效果的影响，或者评估不同手术方法对手术效果的影响。
4. 研究社会政策问题：倾向值匹配法可以用来研究社会政策问题，如贫困、失业、犯罪等。
例如，研究某项社会福利政策对贫困人口的影响，或者评估某个社会项目对犯罪率的影响。
倾向指数 第二讲 倾向指数常用研究方法
倾向指数第二讲倾向指数常用研究方法倾向指数常用研究方法写出相关参考内容倾向指数（Propensity Score）是一种在观测研究中用于解决处理效应评估问题的统计工具。
倾向指数方法通过构建一个倾向评分模型，将各个样本被处理的倾向评分作为一个控制变量，从而消除了处理组和对照组的可观测差异，实现了对处理效应的准确评估。
常用的倾向指数研究方法主要包括以下几种：1. 倾向评分匹配倾向评分匹配是一种通过将处理组和对照组的样本配对来消除选择性偏倚的方法。
首先，根据各个样本的个体特征和处理组指示变量，建立一个倾向评分模型，得到每个样本的倾向评分。
然后，采用不同的匹配算法（如最近邻匹配、卡尺匹配等），将处理组样本和对照组样本进行一一配对。
最后，通过比较配对样本的处理组和对照组的结果，评估处理的效应。
2. 逆概率权重法逆概率权重法是一种通过调整样本权重来消除选择性偏倚的方法。
首先，根据各个样本的个体特征和处理组指示变量，建立一个倾向评分模型，得到每个样本的倾向评分。
然后，根据每个样本的倾向评分，计算每个样本的倾向指数权重。
最后，对于处理组的观测值，乘以其逆概率权重；对于对照组的观测值，乘以其逆概率权重的倒数。
通过加权平均的方式，得到处理组和对照组的均值差异，评估处理效应。
3. 差异分析法差异分析法是一种通过比较处理组和对照组的均值差异来评估处理效应的方法。
首先，根据各个样本的个体特征和处理组指示变量，建立一个倾向评分模型，得到每个样本的倾向评分。
然后，根据每个样本的倾向评分，将样本分为处理组和对照组，并计算两组的均值。
最后，通过比较两组均值差异的显著性，评估处理效应。
4. 回归调整法回归调整法是一种通过将倾向评分作为协变量加入回归模型来解决处理效应评估问题的方法。
首先，根据各个样本的个体特征和处理组指示变量，建立一个倾向评分模型，得到每个样本的倾向评分。
然后，将倾向评分作为协变量加入回归模型中，并将处理组指示变量作为因变量，通过回归分析来评估处理效应。
倾向值匹配
2、PSM简介
• 倾向值指被研究的个体在控制可观测到的 混淆变量的情况下受到某种自变量影响的 条件概率。 • 匹配的基本逻辑是将受到自变量影响的个 体与没有受到影响的个体进行配对。 • 倾向值匹配就是保证匹配起来的个体的倾 向值相等或者近似。
2、PSM简介
• 为何不将混淆变量作为控制变量纳入回归 模型？
T = E Y1 | 1 E Y0 | 1
1 E Y1 | 0 E Y0 | 0
E Y0 | 1 实验组的人放置在对照组时因变量的均值 反事实 E Y1 | 0 对照组的人放置在实验组时因变量的均值 反事实 E Y0 | 0 对照组的人放置在对照组时因变量的均值 事实 1 指对照组的比例 T指因果关系， 指实验组的比例， 因果关系表示为实验组中的个体其“事实”与“反事实”之 间的差异与对照组中个体“事实”与“反事实”之间的差异 的加权平均值。
非混淆假设通过控制倾向值P来满足： E Y1| =0,P =E Y1| =1,P
E Y0 | =0,P =E Y0 | =1,P
3、PSM与因果推论
• 统计学角度
如果非混淆假设满足，反事实框架下的因果推论 公式就简化为：
T =E Y E Y0 |=0 1| =1 —
E Y1 | 1 实验组的人放置在实验组时因变量的均值 事实
3、PSM与因果推论
• 统计学角度
问题在于，我们永远也不可能观测到反事实是什么。 所以要用可观测到的事实来简化因果推论公式，具 体而言，要满足统计学上的“非混淆假设”：
E Y1| =0 =E Y1| =1 E Y0 | =0 =E Y0 | =1
然而，在探索因果关系时，我们所关心的问题是： a.任取一原本受自变量影响的样本，如果一开始 不受自变量影响，那么他的因变量是什么水平？ b.任取一原本不受自变量影响的样本，如果一开 始受到自变量影响，那么他的因变量是什么水平？
倾向得分匹配法命令 -回复
倾向得分匹配法命令-回复倾向得分匹配法命令的使用指南引言：倾向得分匹配法（Propensity Score Matching，PSM）是一种常用的非实验研究设计方法，用于评估某个干预对于特定结果的影响。
本文将一步一步介绍如何使用倾向得分匹配法命令进行数据分析。
第一步：定义研究目标在使用倾向得分匹配法前，首先需要明确研究的目标是什么。
例如，我们想评估某种药物对患者生存率的影响。
这个目标会指导我们后续的研究设计和数据分析。
第二步：准备数据倾向得分匹配法需要有一组观测数据，包括干预组和对照组。
干预组是接受干预的个体/单位，而对照组是没有接受干预的个体/单位。
这两组个体/单位应当具有相似的特征，以便进行可靠的比较。
通常，我们会根据实际情况选择与研究目标相关的变量，如性别、年龄、病史等作为控制变量。
第三步：估计倾向得分倾向得分是根据个体特征而计算的一个概率值，用于评估个体被分配到干预组的倾向程度。
估计倾向得分有多种方法，包括逻辑回归、矩阵分解等。
常见的统计软件都提供了相应的命令，如R语言的"MatchIt"包中的"matchit"命令。
该命令可以帮助我们估计倾向得分，并生成用于匹配的变量。
第四步：匹配样本在得到倾向得分后，我们需要将干预组和对照组进行匹配，以便比较它们的特征。
匹配样本可以采用一对一匹配、多对一匹配等方法。
常见的匹配算法有最近邻匹配、卡尔曼滤波匹配等。
在R语言中，可以使用"MatchIt"包中的"match.data"命令实现样本匹配。
第五步：比较结果匹配样本后，我们可以进行结果比较。
通常会比较干预组和对照组在某个特定结果上的差异，如患者生存率。
可以使用各种统计方法，如t检验、卡方检验等，来评估差异的显著性。
同时，我们也可以计算倾向得分匹配法的保守性、平衡性等指标，以评估匹配的质量。
第六步：结果解释和结论在得到结果后，我们需要解释和分析结果。
倾向值得分匹配法
倾向值得分匹配法
倾向值得分匹配法是一种非常有效且灵活的数据分析方法，特别是在涉及大量数据和复杂问题时，该方法可以帮助我们快速准确地获得有用的结果。
倾向值的概念引入了一种新的思路，它能够对数据进行更好的处理，因为它将数据的每个维度和每个元素都进行计算，以形成一个“倾向值”，从而帮助我们较准确地把握数据的趋势和特性，从而更好地处理数据。
倾向值得分匹配法的基本原理是，通过比较两个数据的倾向值，来确定它们的相似程度，以此为依据对数据进行分析。
倾向值得分匹配法可以用于数据分析的各个方面，如模式识别、聚类分析、因子分析、回归分析、网络分析等方面。
首先，倾向值得分匹配法是一种多维数据分析技术，它能够对数据中的多个维度进行计算，从而形成一个总体的倾向值，这种倾向值可以反映数据的趋势和特性。
其次，倾向值得分匹配法可以将所有参与数据分析的项目以其倾向值进行排序，从而更好地把握其中蕴含的相似性。
具体地，倾向值得分匹配法可以将大量数据按照其倾向值进行归类，并以倾向值的变化作为指标，分析数据的变化过程，从而推断出相关结论。
此外，倾向值得分匹配法还可以结合聚类分析，对不同维度的数据进行分组，以此更好的处理和研究大量数据。
它还可以根据倾向值的变化情况，建立一套可靠的因果模型，让我们更好地了解不同因素
是如何影响数据变化的。
总之，倾向值得分匹配法是一种新型的数据分析方法，它可以让我们更准确、更快速地处理大量复杂的数据，从而获得有用的结果。
它的优势在于可以快速、准确地处理多维数据，并可以有效地建立一套可靠的因果模型，帮助我们更好地把握数据的特性和趋势，以便更好地处理数据。
倾向值匹配研究43页PPT
40、学而不思则罔，思而不学则殆。——孔子
倾向值匹配研究
51、没有哪个社会可以制订一部永远 适用的 宪法， 甚至一 条永远 适用的 法律。 ——杰 斐逊 52、法律源于人的自卫本能。——英 格索尔
53、人们通常会发现，法律就是这样 一种的 网，触 犯法律 的人， 小的可 以穿网 而过， 大的可 以破网 而出， 只有中 等的才 会坠入 网中。 ——申 斯通 54、法律就是法律它是一座雄伟的大 夏，庇 护着我 们大家 ；它的 每一块 砖石都 垒在另 一块砖 石上。 ——高 尔斯华 绥 55、今天的法律未必明天仍是法律。 ——罗·伯顿
谢谢！
36、自己的鞋子，自己知道紧在哪里。——西班牙
37、我们唯一不会改正的缺点是软弱。——拉罗什福科
xiexie! 38、我这个人走得很慢，但是我从不后退。——亚伯拉罕·林肯
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
39、勿问成功的秘诀为何，且尽全力做你应该做的事吧。——美华纳
倾向值匹配与因果推断：方法论述评
倾向值匹配与因果推论:方法论述评倾向值匹配: 历史、发展及其对调查研究的意义倾向值( propensity score) 这一概念最早出现在1983 年罗森鲍姆和鲁宾合写的一篇名为《倾向值对于观察研究中因果效应的中心作用》的论文中( Rosenbaum ＆ Rubin， 1983) 。
倾向值指被研究的个体在控制可观测到的混淆变量( confounding variables) 的情况下受到某种自变量影响的条件概率。
在一般的实证研究中，由于存在很多其他变量混淆自变量和因变量之间的关系，研究者很难直接探索二者之间的“净效果” ( net effects) 。
例如，大学教育的收入回报可能受到年龄、性别以及地区差异这些混淆变量的影响。
因此，上大学的人的平均收入与没有上大学的人的平均收入的差异有可能也反映了混淆变量的作用。
这些混淆变量的影响通常被称为选择性误差( selection bias) ，而通过倾向值匹配的方式来控制和消除选择性误差则是罗森鲍姆和鲁宾论文的题中之义。
罗森鲍姆和鲁宾用数理方法证明: 通过将这些混淆变量纳入 Logistic 回归模型来产生一个预测个体受到自变量影响的概率( 倾向值) ，研究者可以通过控制倾向值来遏制选择性误差对研究结论的影响从而保证因果结论的可靠性。
在各种控制倾向值的方法中，匹配( matching) 比较简便易行。
其基本逻辑是将受到自变量影响的个体与没有受到影响的个体进行配对。
而倾向值匹配就是保证匹配起来的个体的倾向值相等或者近似。
再次回到大学教育的例子，倾向值匹配就是将没有受过大学教育的人和受过大学教育的人配对并保证他们的倾向值( 即上大学的概率) 相同或近似，这样我们就得到了上过大学和没上过大学两组个体。
因为已有的混淆变量已经在基于倾向值的配对过程中被控制起来了，两组个体收入上的差异就只能归因于大学教育的有无，而不是其他混淆变量，由此遏制了选择性误差。
罗森鲍姆和鲁宾的思想与计量经济学家赫克曼的想法不谋而合。
倾向值匹配研究
（1）首先要对数据进行数据质量核查，鉴别数据类型，考察数据的完整性 和逻辑性，然后根据数据类型和样本量大小来选择相应的倾向得分的分析 方法。
（2）选择纳入模型的协变量。 • 针对试验目的，根据研究者的临床经验筛选混杂因素，并结合倾向得分
变量选择的要求，选择合适合理的混杂因素。
• 然后以处理因素为应变量，混杂因素为自变量来构建模型。根据模型获 得倾向得分的估计值。 • 估计倾向得分可选的模型包括 logistic 回归、Probit 回归、判别分析等， 其中最常用的是 logistic 回归模型。
选择客观指标。调查人员应统一培训，对待病例组和对照组均
应同样认真，以同样的方式询问。
(六）资料分析
1、资料整理
成组病例对照研究资料整理表 暴露史或特征 病例 有 无 合计 a c 对照 b d 合计 a+b=n1 c+d=n0
a+c=m1 b+d=m0 a+b+c+d=N
2、统计学检验 检验病例组和对照组的暴露率的差异是否有统计学意
随机对照试验（randomized controlled trial，RCT）
在非随机化研究中，由于基线特征在组间的分布不均 衡，使之成为处理效应估计的混杂因素，从而导致处 理效应的估计存在偏倚。
非随机对照试验 （nonrandomized controlled trial，NRCT）
多变量分析模型、Mantel-Haenszel 分层分析、协变量匹配 多变量分析模型在结局发生率很低，而混杂因素较多的情况下却 难以发挥作用；Mantel-Haenszel 分层分析法和协变量匹配法同样 不适用于混杂因子较多，数据维度很高的非随机化数据分析
（三）对照的选择 采用与病例相同的诊断标准明确排除的非患者作为对照，并
倾向值匹配法
倾向值匹配法
倾向值匹配法是一种心理测量方法，它可以帮助研究人员快速、准确地测量个体的思想和情感偏向，是进行心理分析的有效工具。
它基于心理测量中的反应时间，采用双水平的答题形式，即在给定的项目中，被试者能够在有限的时间内准确地根据被试者的观点和情绪，作出正确的选择，以收集倾向信息，从而更好地研究个体的心理特征。
这种方法比传统的自我报告方法更加有效，因为这种方法可以更好地分析个体的思考和行为，可以更好地探讨和揭示个体的心理特征。
基于倾向值匹配法，可以获得有效的结果，其准确性只比自我报告的方法高出
2-3%。
此外，倾向值匹配法还可以有效地减少潜在的偏见对研究结果的影响。
它采用有效的心理测量技术，可以从非视觉和身体上得到更有效的信息，从而使研究结果更加准确。
倾向值匹配法(PSM)
ATT（Average Treatment Effect on the Treated） 平均处理效应的衡量
运用得分进行样本匹配并比较，估计出 ATT值。
ATT=E[Y(1)-Y(0) |T=1] 可观测数据 Y(1):Stu PK 上北大后的年薪 Y(0): Stu PK 假如不上北大的年薪
2023最新整理收集 do something
倾向值匹配法（PSM）
Q：为什么要使用PSM？
A：解决样本选择偏误带来的内生性问题 例：上北大有助于提高收入吗？ 样本选择偏误：考上北大的孩子本身就
很出色（聪明、有毅力、能力强…） 解决方法：样本配对
配对方法
同行业（一维配对） 同行业、规模相当（二维配对） 同行业、规模相当、股权结构相
命令 set seed 10101 attk re78 treat $x,comsup boot
reps($breps) dots logit
方法四：核匹配法 （kernel matching）
psmatch2
匹配变量的筛选
1.设定宏变量 设定宏变量x，表示age agesq educ
方法二：半径匹配法 （radius matching）
命令 set seed 10101 attr re78 treat $x,comsup boot
reps($breps) dots logit radius(0.001)
方法二：半径匹配法 （radius matching）
方法三：分层匹配法 （stratification matching）
倾向打分
1.设定宏变量 (1)设定宏变量breps表示重复抽样200次 命令：global breps 200 (2)设定宏变量x，表示age agesq educ educsq
倾向得分匹配的步骤
倾向得分匹配的步骤倾向得分匹配是一种常用的统计方法，用于评估某个因果效应的大小。
它的基本思想是将观察到的数据与一个模型进行比较，从而得出因果效应的估计值。
在本文中，我们将介绍倾向得分匹配的步骤，以及如何使用它来评估因果效应。
第一步：确定研究问题在使用倾向得分匹配之前，我们需要明确研究问题。
例如，我们可能想知道某种药物是否能够降低患者的死亡率。
在这种情况下，我们需要确定以下几个方面：1. 研究的目的：我们想要评估药物对死亡率的影响。
2. 研究的人群：我们需要确定研究的人群，例如患有某种疾病的患者。
3. 研究的时间：我们需要确定研究的时间范围，例如过去5年内的患者。
第二步：收集数据在确定了研究问题之后，我们需要收集数据。
在这个例子中，我们需要收集患者的基本信息，例如年龄、性别、病史等。
我们还需要收集患者是否接受了药物治疗以及治疗的时间和剂量等信息。
最后，我们需要收集患者的死亡情况。
第三步：建立模型在收集了数据之后，我们需要建立一个模型来评估药物对死亡率的影响。
在这个例子中，我们可以使用逻辑回归模型来预测患者是否接受了药物治疗。
我们可以将患者的年龄、性别、病史等作为自变量，将是否接受药物治疗作为因变量。
通过这个模型，我们可以得到每个患者接受药物治疗的概率，即倾向得分。
第四步：进行匹配在得到了每个患者的倾向得分之后，我们需要进行匹配。
匹配的目的是将接受药物治疗的患者与未接受药物治疗的患者进行配对，以消除潜在的混杂因素。
在这个例子中，我们可以使用最近邻匹配法来进行匹配。
具体来说，我们可以将接受药物治疗的患者与未接受药物治疗的患者进行配对，使得它们的倾向得分最接近。
第五步：评估因果效应在进行匹配之后，我们可以使用配对t检验或配对Wilcoxon秩和检验来评估药物对死亡率的影响。
具体来说，我们可以比较接受药物治疗的患者和未接受药物治疗的患者的死亡率，以评估药物对死亡率的影响。
总结：倾向得分匹配是一种常用的统计方法，用于评估某个因果效应的大小。
倾向评分匹配法
倾向评分匹配法（Propensity Score Matching, PSM）是一种常用的非实验研究方法，用于解决因果推断问题。
它通过将参与某个处理（例如接受某项政策、干预或治疗）的个体与没有参与该处理的个体进行匹配，以消除因群体选择偏差带来的潜在混杂变量的影响。
PSM的基本步骤如下：
1. 确定研究问题和处理变量：明确需要进行因果分析的研究问题，并确定影响因变量的处理变量。
2. 构建倾向评分模型：利用回归分析等方法，建立一个预测参与处理的倾向评分模型，该模型能够根据个体的特征预测其选择处理的概率。
3. 匹配样本：根据个体的倾向评分，将参与处理的个体与未参与处理的个体进行配对匹配，使得两组个体在处理前的特征上尽可能相似。
4. 检验平衡性：检验匹配后的样本是否在处理前的特征上达到平衡状态，以确保匹配的有效性。
5. 进行因果推断：比较处理组和对照组在因变量上的差异，以得出因果效应的估计结果。
6. 敏感性分析：进行敏感性分析，检验倾向评分模型的稳健性，并评估结果对潜在假设的依赖程度。
PSM方法在通过实验研究来解决问题存在困难或不可行的情况下，为研究人员提供了一种处理群体选择偏差的有效工具。
然而，PSM也有
一些限制，如依赖于建模假设、匹配质量和结果的解释等方面存在一定挑战。
因此，在应用PSM时需要谨慎选择合适的方法和适用范围，并结合其他方法进行结果验证和分析。
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定义：病例对照研究是选择患有特定疾病的人群作为病例组，和
未患这种疾病的人群作为对照组，调查两组人群过去暴露于某种 （或某些）可能危险因素的比例，判断暴露危险因素是否与疾病 有关联及关联程度大小的一种观察性研究方法。
（7）对匹配后的数据集，选择合适的统计学分析方法来估计处理效应。 由于匹配后试验组和对照组之间的协变量均已均衡，数据可以看作是近似随 机化的，如果选择了合适的统计学方法则可以得出真实可信的处理效应。经 过匹配，每一个试验组个体都能在对照组找到一个或多个与之匹配的对照个 体，所以我们在统计学处理时，也可以考虑类似配对设计的统计方法来进行 分析。
c
对照组的比值=
d
m0 b m0
d
ad c OR b bc d
a
四、常见偏倚及控制 1、选择偏倚(selection bias) 由于选择研究对象的方法有问题或缺点，造成病例组和对照组 缺乏均衡可比性。 ◆常见的选择偏倚
入院率偏倚(admission rate bias)
存活病例偏倚(prevalence-incidence bias) 检出症候偏倚(detection signal bias)
（三）对照的选择 采用与病例相同的诊断标准明确排除的非患者作为对照，并
依照病例的人口学特征和外部特征的相同要求选择对照。
医院病例或门诊病人
一般人群
邻居、同事、亲属
（四）样本含量估计 （五）暴露因素的确定与资料收集 ◆暴露因素的确定：与目的有关的变量绝不可少，且尽量 分解、分细。每项变量有明确的规定，尽可能采用国内外统一 的标准。 ◆资料的收集：主要以现场询问的方式进行，应有专门设 计的调查表，要求病例组与对照组均使用同一调查表。尽可能
定“偏向的”。而基于一个带有选择性的样本，我们得出的结论也会由于选择效应 到哪个组的真正的概率是未知的 的“污染”而出现偏差( Heckman，1979;Heckman ＆ Smith，1995)
倾向值的理论认为，在非随机化对照试验中，处理组试验对象和对照组试 验对象如果具有相近或者相同的倾向得分，则可以认为，这两个试验对象 的协变量特征服从相同的分布，它们被分配到处理组或者是对照组的概率 是相同的，因此可认为组间协变量是均衡的，处理效应的估计也就是无偏 的
基本步骤：
①根据研究目的确定合适的人群作为研究队列(全队列)； ②按照一定的抽样比例在全队列中抽取一部分对象作为对照 组(子队列)； ③随访一段预定的时间，随访期全队列中发生的所有患者组
成病例组；
资料分析
抽取所有病例和子队列成员的协变量信息做统计分析： (1)用病例对照研究的分析方法估计OR值； (2)用虚拟危险度估计RR值； (3)用Cox模型进行多因素分析和计算RR值。
倾向值匹配(Propensity Matching)
• 将相同或相近倾向值的对照与试验组病例进行匹配，从而使两组病例在 接受干预治疗上的概率相等。 • 类似一个非随机化试验在试验结束后进行了随机化中的过程，均衡了组 间的协变量，让两组可以进行统计学比较，从而得出真实的处理效应。
倾向值匹配(Propensity Matching)步骤
◆选择偏倚的控制 随机抽样 保证病例和对照的代表性。
设立对照
提高应答率
两个或多个对照。
明确入组和排除标准。
严格诊断标准
2、信息偏倚(information bias)
收集资料阶段由于观察和测量暴露或结局的方法上有缺陷， 使各比较组所获得的信息产生系统误差。 ◆常见的信息偏倚 暴露怀疑偏倚(exposure suspicion bias)
（1）首先要对数据进行数据质量核查，鉴别数据类型，考察数据的完整性 和逻辑性，然后根据数据类型和样本量大小来选择相应的倾向得分的分析 方法。
（2）选择纳入模型的协变量。 • 针对试验目的，根据研究者的临床经验筛选混杂因素，并结合倾向得分
变量选择的要求，选择合适合理的混杂因素。
• 然后以处理因素为应变量，混杂因素为自变量来构建模型。根据模型获 得倾向得分的估计值。 • 估计倾向得分可选的模型包括 logistic 回归、Probit 回归、判别分析等， 其中最常用的是 logistic 回归模型。
（8）对数据进行敏感性分析。 在一次试验中，好的匹配方法产生不完整的匹配集是不可避免的，哪怕采
用最大化匹配也不能消除匹配的不精确。因此，如何在匹配的精度和完整
度之间进行选择，值得探讨。在临床实践中，由于匹配数据的不完整导致 严重的偏倚要远远高于由于精度不够导致的偏倚。所以选择一种合适的匹 配算法是十分重要的，因为它影响到处理效应的估计。比较数据集在匹配 前后的精确度和完整度，以此来评价不同的匹配算法的优劣是至关重要的。
选择客观指标。调查人员应统一培训，对待病例组和对照组均
应同样认真，以同样的方式询问。
(六）资料分析
1、资料整理
成组病例对照研究资料整理表 暴露史或特征 病例 有 无 合计 a c 对照 b d 合计 a+b=n1 c+d=n0
a+c=m1 b+d=m0 a+b+c+d=N
2、统计学检验 检验病例组和对照组的暴露率的差异是否有统计学意
巢式病例对照研究的优点：
①统计效率高 ②统计方法常用 ③收集资料简便
病例-队列研究的优点：
①对照随机选择，代表性好 ②对照选择不受时间限制，选择快 ③一组对照可同时与几种病例组比较
（5）根据每个试验对象的倾向得分值，通过选择好的匹配算法进行组 间匹配，匹配结束后得出匹配数据集。
（6）在匹配前后，进行组间均衡性检验。 • 组间基线的均衡性优劣是评价倾向得分方法在实际应用中控制选择性偏倚 及混杂效应的较好的指标。 • 传统上常用的均衡性检验方法是假设检验，但假设检验法存在先天不足， 针对此问题 1986 年由 Flury 和 Reidwyl 提出了标准化差异法，给出了明确 的定义和计算方法 。
随机对照试验（randomized controlled trial，RCT）
在非随机化研究中，由于基线特征在组间的分布不均 衡，使之成为处理效应估计的混杂因素，从而导致处 理效应的估计存在偏倚。
非随机对照试验 （nonrandomized controlled trial，NRCT）
多变量分析模型、Mantel-Haenszel 分层分析、协变量匹配 多变量分析模型在结局发生率很低，而混杂因素较多的情况下却 难以发挥作用；Mantel-Haenszel 分层分析法和协变量匹配法同样 不适用于混杂因子较多，数据维度很高的非随机化数据分析
（3）根据数据结构类型和选定的模型来计算每一个试验对象的倾向得分，倾
向得分在 0～1 之间，表示试验对象被分配到试验组或者对照组的概率。
（4）选择合适的倾向得分应用方法。 • PS 分层法、PS 匹配法和 PS 协变量校正法等。 • 以倾向得分匹配法为例，在估计出试验对象倾向得分之后，需要选择合适 的算法计算出组间倾向得分之间的距离，也就是近似程度。
用途
1、探索疾病的可能危险因素 2、用于药物有害作用的研究 3、探讨影响疾病的预后因素 4、评价某种疫苗在现场使用中的流行病学效果
设计与实施
（一）确定研究目的，提出研究假设 （二）病例的选择 统一诊断标准，规定人口特征和外部特征。 ◆来源：医院病例 社区人群病例 队列内病例 ◆类型：新发病例 现患病例 死亡病例
维”( dimension reduction) 的目的。
• 解决了这个多混淆变量下的“多维”( multiple dimensional) 问题
倾向值是在 1983 年由学者 Rubin 和 Rosenbaum 首次给出了明确的定义： 指在一系列可观察到的协变量条件下，任意一个研究对象被分配到试验 组或者对照组的概率。
倾向值匹配研究（Propensity Matched Study）
在大量观察性数据和临床试验研究中，为了估计并评 RCT 在实际应用中却受到了很多方面的限制，例如高昂的 价某种处理效应，选择随机对照试验（randomized 研究费用、伦理学的要求、实际中操作的困难性、不适用 controlled trial，RCT）无疑是最理想的 于发病率很低的疾病研究以及周期较长的科学研究等。
回忆偏倚(recall bias)
◆信息偏倚的控制 采用盲法收集资料 收集客观指标的资料 广泛收集各种资料
保证研究人员的科学态度
3、混杂偏倚(confounding bias) 由于一个或多个既与疾病有关，又与暴露因素有关的外部
因素的影响，掩盖或夸大了所研究的暴露因素与该病的联系。
◆控制 限制(restriction) 配比(matching) 分层(stratification) 多因素分析(multivariate analysis)
针对某个研究项目，不同的个体有不同的参与意愿，或者研究者对于研究个体的选 在一个等比例分组的随机对照试验中，受试者分配到试验组和对照组的概率是相等
择有特定的倾向。这些选择效应 selection effect) 使得研究者真正接触的样本是有一 的，每一个受试者的倾向得分为(0.5 。在一个非随机对照试验中，每一个受试者分配
倾向值匹配研究（Propensity Matched Study）
• 不再关注每个需要控制的混淆变量的具体取值 • 而是转而关注将这些变量纳入 Logistic 回归方程后预测出来的倾向值取值
• 只要保证倾向值匹配，这些所有需要控制的混淆变量就都考虑到了
( Rosenbaum＆ Rubin，1983) • 将对多个混淆变量的控制转为对倾向值的控制从而达到“降
两者的比较 相同 对队列中的每个成员进行观察与分析 不同 ①对照是随机选取，不与病例进行匹配 ②对照如发生被研究疾病，既为对照又为病例 ③1个随机对照组可同时和几个病例组比较