psm傾向得分匹配法， 傾向得分匹配法，英文稱為Propensity Score Matching，簡稱“PSM”，是一種利用非實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)或觀察數(shù)據(jù)分析干預(yù)效果的統(tǒng)計(jì)方法。
其理論框架是“反事實(shí)推理模型”，主要用于處理觀察和研究的數(shù)據(jù)。
反事實(shí)推理模型一般假設(shè)因果分析的任何研究對象都會(huì)有兩種結(jié)果，即觀察到的和未觀察到的結(jié)果。
psm的步驟如下：
1.一般用邏輯回歸來計(jì)算趨勢值。
2、分?jǐn)?shù)匹配，分?jǐn)?shù)匹配一般有幾種方式：
(1)最近鄰匹配(Nearest neighbor matching)，英文全稱是Nearest neighborhood Matching，縮寫為NNM(Nearest neighborhood Matching)，意思是根據(jù)傾向得分，用卡尺向前還是向后尋找最接近干預(yù)組樣本得分的對象。
并組成一對。
(2)半徑匹配，英文叫Radius matching，就是設(shè)定一個(gè)常數(shù)r，也可以理解為設(shè)定在一個(gè)區(qū)間或范圍內(nèi)小于趨勢得分標(biāo)準(zhǔn)差的四分之一。
然后實(shí)驗(yàn)組和控制組的分?jǐn)?shù)差在r內(nèi)匹配。
(3)核匹配，英文叫Kernel Matching，實(shí)際上就是將干預(yù)組的樣本與對照組所有樣本計(jì)算出的一個(gè)估計(jì)效果進(jìn)行配對。
其中，估計(jì)效果由實(shí)驗(yàn)組個(gè)體得分和對照組所有樣本得分加權(quán)平均得到，權(quán)重由核函數(shù)計(jì)算。
3.匹配后評估天平。
4.計(jì)算平均干預(yù)效果(ATT)
5.進(jìn)行敏感性分析。
psm傾向得分匹配法，以上就是本文為您收集整理的psm傾向得分匹配法最新內(nèi)容，希望能幫到您！更多相關(guān)內(nèi)容歡迎關(guān)注。
