倾向指数第二讲倾向指数常用研究方法
性倾向综合评估
性倾向综合评估性倾向是指个体对于性别的吸引或性兴趣的取向。
在现代社会中，人们对性倾向逐渐开放和包容，但仍然存在一些偏见和歧视。
因此，对于性倾向的综合评估需要客观、科学和尊重的态度。
本文将从心理、社会和生物三个方面进行综合评估。
心理方面，性倾向主要涉及个体对于不同性别的吸引和情感认同。
在评估性倾向时，应考虑到个体的自我意识、情感投射和性幻想等因素。
吸引和情感认同是性倾向的关键，个体对于不同性别的吸引和情感认同程度可以通过问卷调查和心理测试等方法来评估。
但需要注意的是，心理评估应当尊重个体的自主性和隐私权，不应对个体进行歧视或偏见。
社会方面，性倾向往往受到社会文化和传统观念的影响。
评估性倾向时，需要考虑到社会环境对于个体的影响。
社会评估主要关注个体在社会中的适应性和生活质量。
个体是否能够自由选择自己的性伴侣，是否能够公开表达自己的性倾向等都是评估性倾向的重要参考因素。
同时，评估还应关注性倾向对个体社会交往和家庭关系的影响，以及可能产生的社会歧视和排斥。
生物方面，性倾向涉及到个体的生理和遗传因素。
研究表明，性倾向可能与某些基因和大脑结构有关。
评估性倾向时，神经科学和生物学方法可以帮助了解个体的生理差异。
例如，通过脑部扫描技术可以观察到不同性倾向个体大脑活动的差异。
然而，生物评估应当谨慎进行，避免将性倾向简单地归因于生物因素，因为性倾向是一个复杂的多因素影响的问题。
综上所述，性倾向的综合评估需要从心理、社会和生物等多个方面综合考虑。
心理评估可以通过问卷调查和心理测试等方法了解个体的吸引和情感认同程度。
社会评估可以考察个体在社会中的适应性和生活质量。
生物评估可以通过神经科学和生物学方法研究个体的生理差异。
然而，评估性倾向时应保持客观、科学和尊重的态度，避免歧视和偏见。
同时，评估结果应作为指导个体自我认知和社会支持的依据，而非对个体进行歧视或限制。
倾向性评分方法及其应用
倾向性评分方法及其应用倾向性评分作为一种对多个协变量进行调整的分析策略，在观察性疗效比较研究中的应用越来越广泛。
本文从基本原理、案例分析、软件实现等方面对该方法进行详细介绍，以期读者对倾向性评分方法有所了解，在科研工作中能正确应用，提高数据使用效率和统计分析水平。
一、为什么使用倾向性评分方法随机对照试验采用随机分配的方法，将合格研究对象分别分配到试验组和对照组，并接受相应的试验措施，在一致的条件下或环境中，同步地进行研究和观测试验效应。
RCT 被公认为是治疗性研究的最佳设计方案，能够得到干预措施在理想状态下所能达到的理论疗效，但并不适用于所有的临床研究和解决所有的临床问题，例如疾病预后的自然病史，干预措施在现实世界中的实际效果的评价等。
近年来，非随机对照的观察性疗效比较研究得到了前所未有的重视。
然而在此类研究中，由于缺乏随机化，混杂偏倚的控制尤为重要。
混杂因素又称外来因素，与干预因素和研究结局皆相关，但不是暴露-结局的因果关系通路上的中间变量，该因素的存在将歪曲（夸大或缩小）暴露因素和结局的真实关联。
非随机对照研究应密切关注潜在混杂因素，采用适当的设计和分析方法，尽可能地控制混杂效应，控制偏倚，使混杂因素的影响达到最小。
对于已知且已测量的混杂因素，除了传统的分层分析、配对分析、协方差分析和多因素分析，PS作为一种对多个协变量进行调整的分析策略，在观察性疗效比较研究中的应用越来越广泛。
二、PS的基本原理PS由Rosenbaum和Rubin于1983年首次提出。
它是多个协变量的一个函数，用于处理观察性研究中组间协变量分布不均衡的问题。
PS是根据已知协变量的取值（Xi）而计算的第i个个体分入观察组的条件概率：e(X)=P(G=1|X)这里G表示组别或干预因素，G=1表示该个体在观察组，G=0表示该个体在对照组；X为协变量向量X=（x1，x2，…，xm）。
假定个体i所在组别与协变量无关，即分组变量G与协变量X相互独立，若PS用传统的logistic回归或probit 回归方法计算，即以组别G为因变量，以所要控制的因素为自变量建立logistic模型：logit[P(G=1|X)]=α+β1x1+…+βmxm或probit模型：Φ-1(P(G=1|X))=α+β1x1+β2x2+...+βmxmΦ为正态累积概率函数。
倾向指数
倾向指数的优点
1. 能减少非随机观察性研究中的选择性偏倚。 2. 通过倾向指数调整组间的混杂因素，使海量的临 床观察性数据可以成为循证医学的诊疗证据，而 这些数据获取成本低，更能够反映医疗实践中实 际存在的疾病谱。 3. 适用于混杂因素很多，而结局变量发生率很低的 情况，而传统多元模型并不适合。 4. 在无法实现随机化的药物临床试验以及医疗器械 临床试验中，可以通过倾向指数方法均衡组问混 杂因素；
• 倾向指数分层法和协变量调整法的优势是没有 损失样本，最大限度地保留了原有信息，这也 正是匹配法的缺点，匹配后因为排除了无法匹 配的样本而减少了样本量，如果暴露组和对照 组间样本量差别较大，可能会造成匹配样本占 原始样本的比例过小，从而改变样本特征，会 降低估计处理效应的准确性
倾向指数的应用范围
倾向指数
1、什么是倾向指数 2、倾向指数的研究类型 3、倾向指数的应用范围
目 录
4、倾向指数应用的关键问题
5、倾向指数的优点和局限性
6、案例应用
什么是混杂？在流行病中研究中如何处理混 杂因素？
如果研究人群中存在一个或多个既与观察结局有关,又与处 理因素有关的外来因素,那么就可能会掩盖或夸大所研究的 处理因素与观察结局之间的联系。这种影响称之为混杂偏 倚(confounding bias)或称混杂(confounding)。这些外来 因素称为混杂因素(confounding factors)。
倾向指数法适合于所有非随机化研究的资料，或 者说存在混杂偏倚的研究资料的处理。主要包括 下面一些资料类型： 1.观察性研究资料：包括现况研究、病例对照研 究以及队列研究等。 2.非随机干预研究资料。 3.随机对照方案失败的研究资料
倾向指数应用中的关键问题
1802例住院死亡病案回顾性分析
１ Ｇｕ Ｙ ， ｒ ． ｏＳ Ｂａ ｔ ＲＤ ， ｂ ｏ ｓ Ｃ． ｒ ｐ ｎ ｉｙ ｓ ｏ ｅ ｍａｃ ｉ ｇ ｓｒ ｔｇ ｅ ｏ ｈ Ｇｉｂ ｎ Ｐ ｏ ｅ ｓｔ ｃ ｒ ｔ ｈ ｎ ｔａｅ ｉ ｓｆ ｒ
【 关键词】 死亡病案 死 因 统计分析
随着经 济 的不 断 发展 及 居 住 环境 的改 变 ， 民死 居
亡 的原 因也 随之发 生 了变 化 ， 现将我 院 ２０ ０ ３～２ １ ０ ０年 期 间 １８２例 住 院 死 亡病 案 进 行 统 计 分 析 ， 结 死亡 ０ 总
１６ ：， ．９ １男性死亡 比例高于女性 ＝ １．３Ｐ＜ ． １ 。 ｌ８７ ， ００ ） ３ ．住 院死 亡病 人季节 分 布 各季度 病人 死亡 人 数 以第 二季 度 最 低 ， 后 逐 渐 然
中， 肿瘤 、 心脑血 管疾 病 、 呼吸 系统疾病 占大 部分 ， 应该 加强 对老 年疾病 的控 制管 理 。面对社 会人 口老 龄化 日
益 加重 ， 老年病 例 明显增加 的状 况 ， 积极 开展 老年人 应
口的卫生保 健 ， 加强 老年疾 病 的防治 和动态 研究 ， 健全 医疗 保 障制度 ， 完善 社 区服务 ， 不断满 足人 口老 年化带 来 的社会 医疗 需求 。
２０ ０ ３～２ １ ０ ０年 ８年 间 ， 体 死 亡疾 病前 ６位 是 ： 内 具 颅
损伤 、 肺恶 性肿 瘤 、 和 肝 内胆 管恶 性 肿 瘤 、 性 心 肌 肝 急 梗死 、 出血 、 脑 脑梗死 。
煤层冲击倾向性分类及指数的测定方法
煤层冲击倾向性分类及指数的测定方法中国矿权网（）发布时间：2012-2-14 12:54:18 本标准以中波科技合作项目"煤层冲击倾向性的研究"等成果及十几年来广泛应用为依据，参考了原煤炭工业部颁布的《冲击地压煤层安全开采暂行规定》，对MT/T 174-1987《煤层冲击倾向指数测定方法》进行了修订。
本标准修改了煤的动态破坏时间、弹性能量指数的测定方法，补充了冲击能量指数的测定及煤层冲击倾向性分类。
本标准自生效之日起，代替MT/T 174-1987。
本标准的附录A是标准的附录，附录B、附录C、附录D、附录E是提示的附录。
本标准由国家煤炭工业局行业管理司提出。
本标准由煤炭工业煤矿专用设备标准化技术委员会归口。
本标准由煤炭科学研究总院北京开采研究所负责起草。
本标准主要起草人：王淑坤、齐庆新、康立军。
本标准委托煤炭科学研究总院北京开采研究所负责解释。
1 范围本标准规定了煤层冲击倾向性分类及冲击倾向指数测定所采用的设备、仪器、试件、测定步骤和计算方法。
本标准适用于煤层冲击倾向性分类以及在实验室条件下，能够加工成标准试件的煤的冲击倾向指数的测定。
2 引用标准下列标准所包含的条文，通过在本标准中引用而构成为本标准的条文。
本标准出版时，所示版本均为有效。
所有标准都会被修订，使用本标准的各方应探讨使用下列标准最新版本的可能性。
MT 44-1987煤和岩石单向抗压强度及软化系数的测定方法3 定义和符号本标准采用下列定义和符号。
3.1 煤层冲击倾向性bursting liability of coal煤体所具有的积蓄变形能并产生冲击式破坏的性质。
煤层冲击倾向性的强弱，可用一个指数或几个指数来衡量。
冲击倾向性分强冲击倾向、弱冲击倾向、无冲击倾向。
3.2 动态破坏时间duration of dynamic fracture煤试件在单轴压缩状态下，从极限强度到完全破坏所经历的时间，单位ms，用DT表示。
煤层冲击倾向性分类及指数的测定方法
煤层冲击倾向性分类及指数的测定方法中国矿权网（）发布时间：2012-2-14 12:54:18 本标准以中波科技合作项目"煤层冲击倾向性的研究"等成果及十几年来广泛应用为依据，参考了原煤炭工业部颁布的《冲击地压煤层安全开采暂行规定》，对MT/T 174-1987《煤层冲击倾向指数测定方法》进行了修订。
本标准修改了煤的动态破坏时间、弹性能量指数的测定方法，补充了冲击能量指数的测定及煤层冲击倾向性分类。
本标准自生效之日起，代替MT/T 174-1987。
本标准的附录A是标准的附录，附录B、附录C、附录D、附录E是提示的附录。
本标准由国家煤炭工业局行业管理司提出。
本标准由煤炭工业煤矿专用设备标准化技术委员会归口。
本标准由煤炭科学研究总院北京开采研究所负责起草。
本标准主要起草人：王淑坤、齐庆新、康立军。
本标准委托煤炭科学研究总院北京开采研究所负责解释。
1 范围本标准规定了煤层冲击倾向性分类及冲击倾向指数测定所采用的设备、仪器、试件、测定步骤和计算方法。
本标准适用于煤层冲击倾向性分类以及在实验室条件下，能够加工成标准试件的煤的冲击倾向指数的测定。
2 引用标准下列标准所包含的条文，通过在本标准中引用而构成为本标准的条文。
本标准出版时，所示版本均为有效。
所有标准都会被修订，使用本标准的各方应探讨使用下列标准最新版本的可能性。
MT 44-1987煤和岩石单向抗压强度及软化系数的测定方法3 定义和符号本标准采用下列定义和符号。
3.1 煤层冲击倾向性bursting liability of coal煤体所具有的积蓄变形能并产生冲击式破坏的性质。
煤层冲击倾向性的强弱，可用一个指数或几个指数来衡量。
冲击倾向性分强冲击倾向、弱冲击倾向、无冲击倾向。
3.2 动态破坏时间duration of dynamic fracture煤试件在单轴压缩状态下，从极限强度到完全破坏所经历的时间，单位ms，用DT表示。
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
润滑油漆膜倾向指数的应用和控制
润滑油漆膜倾向指数的应用和控制发布时间：2021-05-07T16:15:13.367Z 来源：《当代电力文化》2021年1月第3期作者：陆丽花陈倩怡[导读] 本文主要阐述了我厂一台9FA燃机在油品指标检测均合格的情况下，先后造成２次跳机陆丽花陈倩怡上海上电电力运营有限公司漕泾热电项目部,上海 200240摘要：本文主要阐述了我厂一台9FA燃机在油品指标检测均合格的情况下，先后造成２次跳机。
后将漆膜倾向指数运用于润滑油的劣化原因分析，三年来跟踪分析该指标，结合油的颜色变化，随即提出换油和加强润滑油日常监督的建议，避免了跳机风险。
本文介绍了我厂对漆膜倾向指数（MPC）的经验及采取减少漆膜生成的措施，以及漆膜倾向指数在油品分析中有重要作用。
关键词：漆膜倾向指数（MPC）；油分析一、本厂跳机情况说明本电厂一台GE公司的9FA燃机曾经在油品指标检测均合格的情况下，因为阀芯漆膜问题，先后造成２次跳机，给电厂造成了很大的经济损失。
9FA级燃机润滑油系统产生漆膜主要是抗氧剂的消耗和高温降解，而高温降解是主要原因，容易形成油泥，是高温燃气轮机的一个共性问题。
长时间运行后润滑油质恶化，在某些死角区域形成油泥，油泥产生并附着设备中，导致油动机动作不正常，大大增加了机组非停的可能性。
跳机后检查发现全部伺服阀阀芯被带状油泥附着、全部机械跳闸阀阀芯被油泥包裹。
新更换的机械跳闸阀与伺服阀被带状油泥附着、阀芯动作卡涩。
二、润滑油漆膜问题目前我国相关的运行中汽轮机油的监控和换油指标主要关注的是油品的酸值、黏度、水分、闪点、抗乳化性、泡沫抗性、液相锈蚀、清洁度和抗氧化性能等指标，并没有对油泥或者漆膜生成倾向提出要求。
2.1漆膜是什么油泥和漆膜是润滑油缓慢氧化的副物，是一种高分子聚合物。
油泥含有一定的水分，而漆膜更为致密、粘稠、有光泽，在较高的温度条件下经氧化、聚合形成。
润滑油漆膜是一种高分子烃类聚合物，典型元素分析如下：C 81~85%、H 7~9%、O 7~9%、N 2~3%。
倾向指数ppt课件
ppt课件.
15
• 局部匹配法也称最近可用匹配，是指暴露组从第一个个体 开始，在对照组中寻找倾向指数与其最接近的个体，直到 暴露组所有个体都有匹配的个体，其优点在于匹配集的最 大化，最大程度保留了研究样本的信息。
• 全局匹配法是把匹配问题转化为运筹学中网络流(network flows)问题，把暴露组和对照组个体看作节点(node)，把 匹配转化为求最小化节点间的总距离，不保证每个处理都 能找到最优的匹配，也就是说，与暴露组个体匹配的对照 组个体倾向指数的差值并不是最小的。但是能保证匹配集 倾向指数总体差值的最小化，这个优势是其他匹配方法无 法比拟的。
ppt课件.
7
倾向指数的基本原理
• 倾向指数的理论值，记为E(X),由以下函数模型产生： E(X)=பைடு நூலகம்(Z=1｜X=x)
(其中分组变量=Z，Z=1代表样本接受处理组，Z=0代 表样本接受对照组，X=x代表除处理因素以外的所有 已知的混杂因素，即特征变量。)假定分组变量Z和特 征变量Xi相互独立，则
• 倾向指数，它是多个协变量的一个函数，通过倾 向指数的变化可以表示多个协变量共同作用的结 果,来均衡处理组和对照组间的协变量分布。倾向 指数是所有协变量的一个函数，在大样本情况下， 经过倾向指数调整的组间个体，除了处理因素和 结果变量分布不同外，其他协变量应当均衡可比， 相当于“事后随机化”，使观察性数据达到“接 近随机分配数据”的效果。
倾向指数
ppt课件.
1
1、什么是倾向指数
2、倾向指数的研究类型
3、倾向指数的应用范围
目 录
4、倾向指数应用的关键问题
5、倾向指数的优点和局限性
倾向性评分法中评分值的估计方法及比较
ｏ ＋ Ｂ １ Ｘ１ ‘＋ ｐ ｋ
Ｐ（ Ｙ＝１ Ｉ Ｘ） ＝
＿：
（ ２ ）
其中Ｐ （ Ｙ ＝１ Ｉ ｘ ） 表示在协变量 ， …， 存在 的 条 件下 事件 ｙ发 生 的概 率 。当事 件 ｙ表 示研 究 对 象 接受的处理时 ， Ｐ （ Ｙ＝ １ Ｉ ｘ ） 即为倾 向性评分值 。根据 ２ ０ ０ ４年一 篇关 于倾 向性评 分法 应用 的文 献综 述报 道 ］ ， 在人选的４ ８ 篇文献 中， 有４ ７ 篇文献采用 ｌ ｏ ｇ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ 回归估计倾向评分值。Ｆ ｅ ｌ ｉ ｘ 等人于 ２ ０ １ １ 年发表的关 于社会科学领域倾 向性评分法应用情况调查则显示 ， 共有 ６ ７篇文献采用 ｌ ｏ ｇ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ回归估计倾 向评分值 ， 约
介绍 。
ｂ ａ ｕ ｍ和 Ｒ ｕ ｂ ｉ ｎ 的定义 ］ ： 倾 向评分值为在给定一组协
变量（ ｘＩ ） 条件 下 ， 研究对象 ｉ （ ｆ ＿１ ， ２ ， …Ⅳ） 被 分 配 到 某 处理 组或 接受某 暴 露 因 素 （ Ｚ ｉ ＝１ ） 的条 件 概率 。理
论上 ， 所有可计算得到该条件概率的方法均可用于估
杂偏倚 。如何控 制 观察性研 究 中非 随机 化分组 组 间 的 混 杂偏 倚一 直是 热 点 问题 。倾 向评 分 法 应 运 而 生 ， 成 为 目前 解 决 该 问题 的有 力 工 具 之 一 。该 方 法 易 于＋ … ＋ ／ ３ ｋ Ｘ ￣ ＋ 占
关系的证据或“ 线索” ， 推动循证 医学和卫生信息化研 究和实践 的发展。然而 ， 这些临床诊疗数据往往是观 察性资料 ， 其中患者 的分组可能是非随机的。若混杂 因素在对 比组中分 布不均衡 ， 就无法判 断组 间差异是 由于处 理 因素还是 组 间 的不 均衡 所 引起 ， 由此 产 生 混
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。
倾向性评分匹配的原理及文献解读
总结
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注意事项
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
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注意事项
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2018
谢谢大家
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倾向性评分匹配SCI论文的写作套路 各年发表的倾向性评分相关论文分布情况如下图所示：
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3.倾向性评分匹配的原理介绍
倾向性评分匹配是倾向性评分法应用的一个方面，英文名为“Propensity score matching, PSM”,就是指通过一定的统计学方法对实验组与对照组进行筛选，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，实验组与对照组的 结局存在差异，就可以完全归结果实验因素也就是暴露因素了。
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1.RCT研究简介 药物临床试验(GCP)采用的就是严格按照RCT研究标准进行的
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1.RCT研究简介
RCT研究也有其不可避免的缺陷： ①有些研究无法解决伦理问题。如吸烟和肺癌，就不能做RCT研究
②RCT研究是在理想条件下对特定人群的干预结局，并不能很好的外推到真实的临 床环境中，如：药物的RCT一般都会限制研究人群，年龄有限制，小孩不要，老人 不要，有基础疾病的不要，但在真实的临床环境中，如果遇到了这些人群，究竟用 不用这个药，用多少，有什么风险…,这些都不清楚。
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倾向性评分匹配SCI论文的写作套路 近年来，倾向性评分的应用越来越火爆，pubmed数据库在2010年专门为使用这 一类方法的论文指定了一个主题词。
"propensity score"[MeSH Terms] OR (propensity score matching[Title/Abstract]) OR (propensitymatched analysis[Title/Abstract]) OR (propensitymatched study[Title/Abstract]) OR (propensity score based analysis[Title/Abstract]) OR propensity score[Title/Abstract]
关于倾向评分配比法
关于倾向评分配比法【关键词】倾向评分配比法配比(matching)，或称匹配，是指选择某些特征上与处理组一致的对照，排除这些因素的混杂作用，从而凸显出研究因素的效应。
配比是控制混杂偏倚的常用方法。
配比又分为频数配比和个体配比。
频数配比(frequency matching)又称为成组配比，是指在选择对照时要求对照组某些重要混杂因素的分布与处理组总体一致。
比如研究某处理在人群中的效应时，如果处理组男性占30 %，则选择对照组时，男性也要占30 %。
个体配比(inpidual matching)是以个体为单位进行的匹配，即处理组的每一个个体与对照组1个或几个个体在某些特征(配比变量)相同。
如果1个处理组个体对应1个对照，则为1∶1配比，又称配对，这是个体配比研究最常见的形式。
如果1个处理对象配2个或2个以上对照，这为1∶m配比，如1∶2，1∶3。
一、倾向评分配比的概念倾向评分配比(propensity score matching)就是利用倾向评分值从对照组中为处理组每个个体寻找1个或多个背景特征相同或相似的个体作为对照，最终两组的混杂变量也趋于均衡可比，属于一种个体配比的方法。
与传统的个体配比方法相比，倾向评分配比的优势是同时匹配许多混杂因素时不增加匹配的难度和效果。
传统的分层匹配的方法要根据每个变量取值分层后进行匹配，如果需要平衡的变量个数或水平较多，则分层数成倍增加，往往难以实现。
马氏配比是通过计算两个观察对象的马氏距离进行配比，随着配比维数的增加，不但运算量大大增加，而且马氏距离均值也增加，使配比效果下降[1]。
而倾向评分配比将所有的协变量综合为一个尺度变量，因此协变量个数增加并不增加配比的难度[2，3]。
尽管倾向评分配比能够同时平衡较多的变量，但其永远只局限于已知的混杂变量，而许多未知的混杂变量可能仍然会对最终的结果产生影响。
因此，其组间均衡性不可能完全达到随机对照研究的均衡性。
二、倾向评分配比的原理目前利用倾向评分进行配比的具体方法较多，如：最邻配比法(nearest neighborhood matching)、与马氏矩阵配比法(Mahalanobis metric matching)、Radius配比法(Radius Matching)、Kernel配比法(Kernel Matching)和局部线性回归配比法(local linear regression matching)等[4]。
经倾向指数匹配后的肝癌患者疗效评价
经倾向指数匹配后的肝癌患者疗效评价王素珍;孟维静;赵晓蒙;吕军城;石福艳【摘要】目的:将肝癌患者分为介入治疗(TACE)和介入加放疗(TCR)2组,用倾向指数匹配法均衡组间的协变量,评价2种治疗方式的效果.方法:采用logistic回归模型计算肝癌患者的倾向指数,然后按照倾向指数进行组间卡钳匹配,对匹配后的数据进行生存分析.结果:匹配前2组的生存率差异无统计学意义,Log-Rank检验的χ2=1.792,P=0.181;匹配后差异有统计学意义,Log-Rank检验的χ2=4.026,P=0.045.结论:采用倾向指数匹配法能有效降低混杂偏倚,对肝癌患者的治疗效果做出正确评价.%Aim:To evaluate the effects of transcatheter arterial chemoembolization( TACE )combined with or without radiation therapy on two groups of hepatocellular carcinoma( HCC ) patients after balancing the covariates by propensity score. Methods:Each patient' s propensity score from the model was calculated and made caliper matching according to the propensity score. And then make survival analysis for the matched data. Results:There were no significant differences in the survival rate between the 2 groups before mat ching,with χ2 of 1.792 and P of 0. 181 from Log-Rank test. But the differences in the survival rate were statistically significant between the 2 groups after matching,with χ2 of 4.026 and P of 0.045 from Log-Rank test. Conclusion:Propensity score matching method can effectively reduce the confounding bias of non-randomized clinical observational data,helping us evaluate the curative effect of HCC patients correctly.【期刊名称】《郑州大学学报（医学版）》【年(卷),期】2012(047)006【总页数】4页(P769-772)【关键词】倾向指数;匹配法;肝癌;生存分析【作者】王素珍;孟维静;赵晓蒙;吕军城;石福艳【作者单位】潍坊医学院公共卫生学院卫生统计学教研室,261053;潍坊医学院公共卫生学院卫生统计学教研室,261053;潍坊医学院公共卫生学院卫生统计学教研室,261053;潍坊医学院公共卫生学院卫生统计学教研室,261053;潍坊医学院公共卫生学院卫生统计学教研室,261053【正文语种】中文【中图分类】R181.2评价药物或者治疗方法的最佳方案是随机对照的临床试验，然而在实际应用中，受伦理学等因素的限制，随机化的实现往往面临较大困难［1-2］。
没有验证的倾向性评分，就是肆意裸奔！
没有验证的倾向性评分，就是肆意裸奔！倾向性评分近年来不要太火，作为控制选择性偏倚，控制误差的时尚方法，近年发文数量已经进入指数井喷期。
倾向性评分松哥总结：1评4应用。
1评就是先进行倾向性评分，4应用是指匹配、分层、加权和回归。
上述内容在松哥主编的《SPSS 实战与统计思维》中有专门章节讲解，但是今天升个级，1评1验4应用，增加一个评分后的验证部分，这点非常重要。
就像你发明一种药，没有经过验证就直接给人吃一样的道理。
倾向性评分研究概括图倾向性评分验证图形验证居多，松哥就给大家罗列主要的图形验证方法。
核密度图主要用于判定两组PS分布趋势。
理想的结果是两组PS分相互重叠，重叠程度越大，说明后续进行匹配的效果将会越好。
如下图，两组PS分分布基本重叠，暗示后续匹配或者分层效果将会不错。
图1效果欠佳图2X轴上面和下面整体轮廓（绿色+白色）代表匹配前off-on两p分PS直方图分布，而绿色部分代表匹配后PS分布，发现绿色匹配后已经非常对称均衡了。
图3这里利用R软件ggplot2制作的匹配前两组PS评分的密度图，发现两组PS评分吻合重叠部分尚可，后续匹配效果应该不错。
图4图4为对单个变量进行的密度图，重合度越高，匹配效果越好镜像直方图通常是匹配前后2张图，用于反映匹配效果，如下图，左侧为匹配前，可见两组PS分差异显著，匹配后基本达到镜像对称，说明在PS 分上已经实现均衡。
图5匹配前后镜像直方图下图同理图6Love plot其实本意是Absolute standardized differences图，绝对标准化差异图，韩国的So-Ra Jo在其文章中称为“Love plot”。
这是倾向性评分最为重要的一张图。
反映评分前后差异的缩小，一般规定评分后差异要小于10%，则认为评分效果很好！图7第一次听说“love plot”，松哥以为该图形状像心形，可是找到So-Ra Jo文章发现，该图如下，也不像心形呀！图8注意坐标X轴未必必须是百分数，如下图。
倾向得分法的规范步骤和估计方法等汇总
倾向得分法的规范步骤和估计方法等汇总本文由计量经济学服务中心综合整理自：《倾向得分匹配法的研究探索及应用》作者：周珺一、倾向得分的概念Rosebaum和 Rubin首次提出倾向得分法是在 1983 年，并定义倾向得分法为：“个体在其特定的属性下接受某种干预的可能性。
”倾向得分法制造了一个“准随机”试验，在试验中，只需有两个倾向得分相同的试验对象，其中一个在处理组，而另一个在对照组，我们就可以认为处理可能性相同的两个试验对象被随机地分到了处理组与对照组。
倾向得分是所有协变量的一个函数。
它将多个协变量变成一个变量，实质就是“ 降维” 。
倾向得分的主要用途是来均衡处理组与对照组之间的协变量分布，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，其目的是减少选择性偏倚。
它的基本思想是找到一群与处理组在所有相关的预处理特征类似的控制组，足够的与处理组比较的对照组产生的不同结果就可以归因于该项目。
二、研究现状20 世纪 9 0 年代，倾向得分法已经成为了一种流行的方法来估计因果的处理效果，倾向得分法将被广泛用于统计分析，特别是在应用医学领域。
因为随机实验的花费上涨，更多的研究者转向了做花费较少的观察性研究。
通过匹配法或分层法并入倾向得分的阶段是在研究的设计阶段，这能够避免选择不适应特殊研究的个体进入到实验中，从而使倾向得分理论产生的效益最大，即在节约时间和金钱的同时能提供更精确的真实处理效应的估计。
我们主张不是在观察性研究中只采用倾向得分，而是希望研究者在选择除传统的分析方法外能够运用倾向得分法。
倾向得分应被当做是研究者在研究中估计处理效应时的一种可用的额外工具。
国际上许多领域的观察性研究中早已开始使用倾向得分法来降低选择性偏倚。
在统计杂志或医学杂志的文献上，都已经有很好的例子来讨论倾向得分法。
这些文章讨论的涵盖了流行病学，卫生服务研究，和社会科学经济学等领域。
倾向得分法已被运用到评估劳动力市场的政策，Dehejia 等{ 1999） [20] ，实证的例子能够在其他不同领域研究中被找到。
倾向得分的基本计算方法倾向得分十讲
倾向得分的基本计算⽅法倾向得分⼗讲倾向得分⼗讲（2）：倾向得分的基本计算⽅法1.倾向得分计算原理在上⼀讲简单的例⼦中，我基于⼿⼯法计算倾向得分的算法，称之为确切概率法。
当更多更复杂的变量参与研究要计算⼀个复合倾向得分⽅法时，⼿⼯法没有办法进⾏了，⼀般将采⽤模型法来近似求得每个个体的倾向得分。
最常见的是通过建⽴logistic回归模型计算概率。
Logistic回归本⾝是⼀个关于分类结局和相关因素的研究⽅法。
本系列中，我们要计算不同⼈群⼊组暴露组的概率，其结局是分组结果（暴露组和对照组）。
倾向得分即为logistic回归分析算出来的预测概率。
Logistic回归的公式显⽰如下。
P为⼊组暴露组的概率，ln（P/1-P）转换后（统计学上称为logit转换），它与X也就是潜在的混杂变量（特别是分组不均衡的变量）建⽴起了线性回归。
P值就在此基础上计算出来（此处的P值为预测概率，⽽⾮确切概率）P值的算法在软件操作中较为简单，这⾥我们通过两种软件SPSS语⾔和R语⾔分别来进⾏计算。
2.本讲案例某研究团队基于队列研究研究美国初⽣婴⼉中，造成低出⽣体重结局的影响因素，结局变量为是否娩出低出⽣体重⼉，重点探讨饮酒对出⽣体重的影响，其它的变量还有产妇妊娠前体重、产妇年龄、种族、早产次数、是否患⾼⾎压等。
案例解析:此案例暴露因素为饮酒（暴露组为饮酒=1，对照组为不饮酒=0），结局是出⽣体重（是=1，否=0），此外还有⼀系列的协变量，这些变量可能是混杂因素。
我们计算倾向得分，也就是计算那些孕妇，她们饮酒的倾向性是多少（概率）？3.利⽤SPSS进⾏倾向得分⽅法的计算SPSS软件计算倾向得分其实也⾮常简单。
⼀般来说，它有两种⽅式，⼀种是倾向匹配的形式计算，⼀种直接在logistic回归界⾯进⾏计算。
很多⼈只只知道利⽤倾向得分匹配的界⾯进⾏计算得分，但有些时候更灵活的是利⽤logistic回归1）利⽤倾向得分匹配模块倾向得分匹配模块主要基于倾向得分进⾏匹配，早期版本spss 24.0 及之前，没有本模块或者需要额外插件。
倾向评分加权分析法
倾向评分加权分析法
李智文;任爱国
【期刊名称】《中国生育健康杂志》
【年(卷),期】2010(021)004
【摘要】@@ 标准化法(standardization method)是流行病学中在数据分析阶段消除混杂偏倚的传统方法之一.倾向评分的加权分析法(propensity score weighting)是将倾向评分与传统标准化法结合发展成的一种新型的分析方法,可以称之为"基于个体的标准化法"[1～4].
【总页数】3页(P251-253)
【作者】李智文;任爱国
【作者单位】100191,北京,北京大学生育健康研究所;100191,北京,北京大学生育健康研究所
【正文语种】中文
【相关文献】
1.GBM倾向评分加权法用于因果推断的研究 [J], 杨伟;唐进法;易丹辉;李学林;王晓艳;周晓华
2.农地流转对农民福利的影响研究——基于一般化加速模型(GBM)的倾向评分加权法与PSM的实证检验 [J], 毛加强;贾蕙宇
3.农地流转对农民福利的影响研究--基于一般化加速模型(GBM)的倾向评分加权法与PSM的实证检验 [J], 毛加强;贾蕙宇;
4.基于GBM倾向评分逆概率加权法的非小细胞肺癌患者疗效评价 [J], 许小珊; 孙娜; 朱高培; 樊安彤; 孟维静; 王素珍; 石福艳
5.腹腔镜、开腹和机器人手术切除直肠癌的肿瘤学和围手术期结果：一项多中心、倾向评分加权队列研究 [J], 孙凌宇;KETHMAN W C;HARRIS A H S;MORRIS A M
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倾向值匹配法(PSM)
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
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
Y(0): Stu PK 假如不上北大的年薪
ATT=12W-9W=3W
不可观测数据， 采用配对者的 收入来代替
实例介绍
实例介绍
研究问题：培训对工资的效应
倾向值匹配法(PSM)
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学习完毕请自觉删除 谢谢
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
ATT（平均处理效应的衡量）
匹配前后变量的差异对比 命令：pstest re78 $x（pstest re78
$x,both graph）
匹配前后密度函数图
twoway (kdensity _ps if _treat==1, legend(label(1 "Treat"))) (kdensity _ps if (_wei!=1&_wei!=.), legend(label(2 "Control"))), xtitle("Pscore") title("After Matching")
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)
倾向评分-推导模型
倾向评分-推导模型
倾向性评分就是运用病人的基线条件来评估其接受治疗的概率，即根据患者的特征、治疗医师和临床环境，患者接受感兴趣治疗的概率。
那么如果两个病人具有相同的PS，那么他们的基线情况就是相近的，是否接受治疗就是‘随机’的。
通过这样的方式选择出来的病人就可以当作是接近于随机化实验的。
进而病人预后的比较就更加接近于因果关系的推倒。
模型推导地面对瓶子的作用当瓶子中的液体在不停的运动时如果瓶子与液体组成的整体不存在向上或向下的加速度则瓶子对地的压力即为瓶子与液体的总重力记此时瓶子受到地面的摩擦。
例子：
1.瓶子：此处考虑圆柱形的，材质均匀的桶装容器；
2.瓶子最初的运动：开始时瓶子受到冲量的作用刚向前运动，由于所给的冲量大小方向等因素未知，所以其最初运动时既可能是只出现转动也可能是转动加平动还可能会离开地面等等。
这里考虑瓶子只出现转动的情况。
如时间允许，在后期可考虑扩展模型的适用范围。
3.瓶子的运动：只考虑水平方向的运动。
4.基于第1条与第3条，液体在非水平方向的振荡不影响瓶子在水平方向的运动，而瓶子材质相同且均匀。
我们可以只考虑瓶子任意一个截面的运动，即将瓶子看成一个圆片来研究。
5.按原问题题意，本问题研究的是瓶子内容物是液体的情况。
但对于一些粘性非常大的，介于液体与固体间的胶体，在瓶子运动时，
它们可能粘附在瓶壁。
在本模型中不考虑此类胶体。
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万方数据
万方数据
倾向指数第二讲倾向指数常用研究方法
作者：王永吉， 蔡宏伟， 夏结来， 蒋志伟， WANG Yong-ji， CAI Hong-wei， XIA Jie-lai，JIANG Zhi-wei
作者单位：王永吉,夏结来,蒋志伟,WANG Yong-ji,XIA Jie-lai,JIANG Zhi-wei(第四军医大学预防医学系卫生统计学教研室,西安,710032)， 蔡宏伟,CAI Hong-wei(第四军医大学,口腔医学院信
息中心,西安,710032)
刊名：
中华流行病学杂志
英文刊名：CHINESE JOURNAL OF EPIDEMIOLOGY
年，卷(期)：2010,31(5)
被引用次数：12次
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2.Austin PC;Grootendorst P;Anderson GM A comparison of the ability of different propensity score models to balance measured variables between treated and untreated subjects:a Monte Carlostudy 2007
3.Rosenbaum PR;Rubin DB The central role of the propensity score in observational studies for causal effects 1983
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3.王永吉.蔡宏伟.夏结来.蒋志伟.王陵.WANG Yong-ji.CAI Hong-wei.XIA Jie-lai.JIANG Zhi-wei.WANG Ling倾向指数第三讲应用中的关键问题[期刊论文]-中华流行病学杂志2010,31(7)
4.赵守军.张勇.汪萱怡.高燕宁均衡组间差异的有效方法:倾向评分[期刊论文]-中华流行病学杂志2003,24(6)
5.李智文.张乐.刘建蒙.任爱国.LI Zhi-wen.ZHANG Le.LIU Jian-meng.PEN Ai-guo倾向评分配比在流行病学设计中的应用[期刊论文]-中华流行病学杂志2009,30(5)
6.韩竞倾向性评分方法及其在伽玛刀治疗垂体腺瘤疗效评价中的应用[学位论文]2009
7.李智文.刘建蒙.任爱国.LI Zhi-wen.LIU Jian-meng.REN Ai-guo基于个体的标准化法——倾向评分加权[期刊论文]-中华流行病学杂志2010,31(2)
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9.李智文.任爱国倾向评分配比法[期刊论文]-中国生育健康杂志2010,21(2)
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3.邬顺全,吴骋,贺佳倾向性评分匹配法在多分类数据中的比较和应用[期刊论文]-中国卫生信息管理杂志
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4.杨梅,肖静,沈毅,陈德喜,蔡辉倾向评分法及其处理共线性数据的模拟研究[期刊论文]-中国卫生统计 2013(06)
5.赵晓蒙,李炳海,王素珍,任艳峰,王小礼基于倾向指数匹配法的局限期小细胞肺癌的生存分析[期刊论文]-郑州大学学报（医学版） 2014(01)
6.王素珍,孟维静,赵晓蒙,吕军城,石福艳经倾向指数匹配后的肝癌患者疗效评价[期刊论文]-郑州大学学报（医学版） 2012(06)
7.孟维静,王素珍,吕军城,石福艳倾向指数匹配法的模拟研究[期刊论文]-中国医院统计 2011(02)
8.阚静,陈峰倾向评分方法在经皮冠状动脉介入治疗研究中的应用[期刊论文]-中华心血管病杂志 2014(01)
9.王素珍,孟维静,王小礼,吕军城,石福艳基于倾向指数匹配法的肝癌患者生存分析[期刊论文]-中国卫生统计2012(05)
10.安洪庆,石福艳,王素珍,吕军城,孔雨佳倾向指数法在HCC治疗方式疗效对比中应用[期刊论文]-中国公共卫生2013(11)
11.王素珍,孟维静,安洪庆,石福艳,王小礼倾向指数平衡组间混杂因素后的原发性肝癌疗效评价[期刊论文]-第二军医大学学报 2012(10)
12.王素珍,孟维静,安洪庆,赵晓蒙,吕军城,石福艳基于倾向指数匹配法的肝癌病人疗效评价[期刊论文]-南方医科大学学报 2012(09)
引用本文格式：王永吉.蔡宏伟.夏结来.蒋志伟.WANG Yong-ji.CAI Hong-wei.XIA Jie-lai.JIANG Zhi-wei倾向指数第二讲倾向指数常用研究方法[期刊论文]-中华流行病学杂志 2010(5)。