R语言倾向性匹配得分PSM分析实战

最新推荐文章于 2025-06-03 23:58:57 发布

代码幻想花园

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文章标签： r语言开发语言

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本文介绍了如何使用R语言进行倾向性匹配得分(PSM)分析，涉及加载数据、创建倾向得分、匹配、评估匹配质量和估计因果效应的步骤。通过PSM，可以减少选择偏差，更准确地估计因果效应。

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R语言倾向性匹配得分PSM分析实战

PSM（Propensity Score Matching，倾向性匹配）是一种常用的因果推断方法，在社会科学研究和医学研究等领域被广泛应用。本文将介绍如何使用R语言进行倾向性匹配得分PSM分析，并提供相应的源代码。

首先，我们需要明确倾向性匹配PSM的目的。PSM的目标是通过匹配处理组和对照组中个体的倾向得分，使得两组个体在处理变量上更加接近，从而减少处理组和对照组之间的选择偏差，获得更准确的因果效应估计。

下面是进行倾向性匹配得分PSM分析的步骤：

首先，我们需要加载数据并进行预处理。假设我们有一个名为"dataset"的数据集，其中包含了处理组和对照组的相关信息。

# 加载数据
dataset <- read.csv("dataset.csv", header = TRUE)

# 查看数据结构
str(dataset)

在PSM分析中，我们需要为每个个体创建一个倾向得分，该得分反映了个体被分配到处理组的可能性。常见的倾向得分估计方法有逻辑回归、贝叶斯网络等。这里我们以逻辑回归为例。

# 拟合逻辑回归模型并预测倾向得分
psm_model <- glm(treatment ~ covariate1 + covariate2 + covariate3, data = dataset, family = binomial(

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