病例对照研究中，如何对年龄、性别、教育程度进行频数匹配？

最新推荐文章于 2025-04-07 21:16:28 发布
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分类专栏： 脑网络的图论分析 DPABI使用教材 文章标签： 机器学习 算法 python
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xj4math/article/details/129110400
版权
本文介绍了如何使用R包MatchIt进行病例对照研究中的样本匹配，包括两组和三组被试匹配的方法，以及如何衡量和调整匹配效果。内容涉及最近邻匹配、距离匹配和分类匹配等策略，并探讨了匹配参数如caliper和mahalanobis距离的设置。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

病例对照研究中，如何对年龄性别进行频数匹配？

案例一：两组被试匹配

在这里插入图片描述

案例二：三组被试匹配

在这里插入图片描述

背景

我经常遇到的数据情形是，有两组被试，一组是病人组，一组是对照组，想研究的问题是两组被试在神经影像特征上的差异，以揭示疾病与大脑结构功能之间的关联。这两组被试除了在是否患有疾病这个变量上有区别，在其他很多方面也存在差异，比如年龄、教育程度、家庭收入、生活习惯等等，这些变量可能和大脑结构功能有关，也称为协变量。匹配样本的目的就是使两组被试在协变量上尽可能保持平衡或一致。最近学习了一下使用MatchIt包（R环境）来匹配样本，发现匹配样本在理论上是一个比较复杂的问题，所以这里只是介绍一点很基础的内容，更详细的介绍见参考1。

使用默认匹配方法


                

                
                
        

        

    

  


        

            

                

                

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根据年龄、性别匹配用户化身

				
			

			

				

					xiaoyuchixiaomao的博客
				

				

					09-07
					
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unity中用户登陆性别单选框设置https://mp.youkuaiyun.com/postedit/82495885

1.性别输入设置如上一篇所述，姓名输入设置：鼠标右击->UI->Input Field,将Inspector页面中的Input Field中Content Type改成Name类型，这样运行输入时只能输入文字或者字母，不能输入数字



同样的，创建年龄的Input Fiel...

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
1:1病例对照匹配的Python实现步骤详解

				
			

			

				

					cichui4677的博客
				

				

					06-07
					
					2558
					
				

			

		

		

			
				
这周接到一个活，因为某个课题研究需要，须把脑卒中患者的名单和一份健康人（对照）名单按照”性别相同，乡镇地址相同，年龄相差3岁以内“作为匹配条件进行1:1的匹配，现将思考及实现的过程逐一记录并在此分享，希望能给大家有所借鉴与帮助。 
拿到这份数据后首要的工作是熟悉数据和提取关键信息。这两份数据都...

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
病例对照研究的优缺点.pptx

				
			

			

				

					10-14
				

			

		

		

			
				
病例对照研究的优缺点.pptx

			
		

	





	

		

			

				
					
【R语言】年龄性别频数匹配 挑选样本 病例对照研究，对年龄性别进行频数匹配

				
			

			

				

					
				

				

					06-29
					
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【R语言】年龄性别频数匹配 挑选样本 病例对照研究，对年龄性别进行频数匹配

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
Age_gender_match(ye​ar_gap,group1,group​2):此函数随机年龄和性别匹配两组 +/- 给定的年份差距。-matlab开发

				
			

			

				

					05-29
				

			

		

		

			
				
可以在招募病例组，研究人员想知道，需要哪些年龄和性别来匹配对照组时使用。 两组随机匹配多次，以便您可以确定不匹配的每个性别和年龄的“优先级”。

			
		

	





	

		

			

				
					
数据分组--按照年龄分组

				
			

			

				

					WC_peng的博客
				

				

					01-02
					
					7959
					
				

			

		

		

			
				
使用if或者vlookup函数，进行对员工年龄分组。
if嵌套有层数限制。
VLOOKUP (查找值、包含查找值的范围、区域中包含返回值的列号、近似匹配 (TRUE) 或完全匹配 (FALSE) ) 。

IF（内容为 True，则执行某些操作，否则就执行其他操作）


使用if进行分组，按照30，50进行分组：
=IF(D2<30,"(0,30)",IF(D2<50,"[30,50)","[50,∞)"))



使用vlookup进行分组



首先建立另外一个范围表，如下图，分为4个年龄段

			
		

	





	

		

			

				
					
【用户画像(三)】匹配类标签计算(年龄,性别,职位)-附计算流程

				
			

			

				

					weixin_46244703的博客
				

				

					08-19
					
					343
					
				

			

		

		

			
				
使用对象名.属性的方法调用一些东西很方便.使用基类方式重写年龄, 性别标签计算。面向对象方式创建对象。

			
		

	





	

		

			

				
					
病例对照研究casecontrolforphd.pptx

				
			

			

				

					12-08
				

			

		

		

			
				
在病例对照研究中，研究者通常会根据病例和对照的暴露情况进行匹配，以减少混杂因素的影响。匹配方式包括频数匹配和个体匹配，如成组匹配和配对匹配。  匹配的选择取决于研究的目的和疾病特性。例如，对于罕见疾病，...

			
		

	





	

		

			

				
					
病例对照研究在临床流行病学中的应用

				
			

			

				

					
				

			

		

		

			
				
"病例对照研究是临床流行病学中常用的一种观察性研究方法，常用于评估疾病的危险因素。这种研究设计不涉及对研究因素的干预，而是通过比较已患有特定疾病（病例）和未患有该疾病（对照）的人群在暴露于潜在危险因素...

			
		

	





	

		

			

				
					
病例对照的基本原则.PPT

				
			

			

				

					11-26
				

			

		

		

			
				
匹配研究则通过在某些已知或疑似混杂因素上对病例和对照进行一致处理，比如按照年龄、性别、社会经济状态等因素进行频数匹配或个体匹配，以此提升研究的精确度和效率。然而，匹配过程中的过度精细可能会造成信息丢失...

			
		

	





	

		

			

				
					
病例对照的基本原则.pptx

				
			

			

				

					10-10
				

			

		

		

			
				
3. 巢式病例对照研究：这种研究是在队列研究的基础上进行的，从队列中选择病例，同时选取同一队列的未发病个体作为对照。其优点在于减少了回忆偏倚，提高了比较的可比性和统计效率。  【实例分析】  例如，Herbst...

			
		

	





	

		

			

				
					
四大经典临床流行病学研究方法——病例对照研究（Case-control）

					
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四大经典临床流行病学研究方法——病例对照研究（Case-control）

			
		

	





	

		

			

				
					
SPSS随机对照研究总结

				
			

			

				

					weixin_66240466的博客
				

				

					03-08
					
					7627
					
				

			

		

		

			
				
医学研究最常见类型有3类，包括实验性研究，观察性研究和文献研究。实验性研究最常见的是随机对照研究，观察性研究主要包括横截面研究、病例对照研究、队列研究，其中横截面研究这一类型，最常见的是现况调查。本篇主要介绍随机对照研究。

一、结局为定量结局：

（一）完全随机化设计

采用最基本的随机化的方法，将研究人群随机分为干预组和对照组。

分析资料的正态性，步骤：分析-描述统计-探索-因变量列表（放入要探索的变量）-因子列表（放入分组变量）-统计（百分位数）-图（直方图、正态性检验）。若P>0.05，则为

			
		

	





	

		

			

				
					
匹配法学习笔记

				
			

			

				

					m0_72410588的博客
				

				

					05-22
					
					1336
					
				

			

		

		

			
				
匹配法是一种解决选择性偏差问题的常用方法，通过将处理组和对照组的个体进行匹配，减少其他因素对实验结果的影响，得到更加准确的效应估计。匹配法有多种方法，包括基于距离的匹配法、基于倾向评分的匹配法等，需要根据实验设计和数据特点选择合适的方法。在匹配前，需要进行变量筛选、平衡性检验等预处理，以保证匹配样本具有可比性和可靠性。

			
		

	





	

		

			

				
					
SQL:按年龄，性别分组

				
			

			

				

					KongJHong的博客
				

				

					04-14
					
					4795
					
				

			

		

		

			
				
今天碰到一个面试题，记录一下：
现有数据表如下，使用SQL，统计出10~20岁，20~30岁两个分组中男:女人数?请写出对应SQL语句

思路
考察的是sql-case和group by语句的应用
select 
case
when age BETWEEN 10 and 20 then "range(10~20)"
when age BETWEEN 21 and 30 then "range(20...

			
		

	





	

		

			

				
					
机器学习——决策树

					
最新发布

				
			

			

				

					Xiao_Ya__的博客
				

				

					04-07
					
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机器学习——决策树

			
		

	





	

		

			

				
					
基于机器学习的三国时期诸葛亮北伐失败因素量化分析

				
			

			

				

					ZTLJQ的博客
				

				

					04-02
					
					1437
					
				

			

		

		

			
				
三国时期（220-280年）的战争史存在史料分散、数据缺失的特点。诸葛亮北伐的失败本质是：在资源约束条件下追求高维战略目标时，未能及时调整系统参数以维持相空间稳定性。这种在复杂系统中追求线性解的行为，通过机器学习模拟显示出必然的崩溃趋势。模型显示，当粮草供给量低于兵力需求的1.8倍时，战役失败概率陡增63%。第五次北伐（234年）时该比值已降至1.05，触发资源临界点。模型显示：若将北伐频率降低40%，转而加强汉中屯田，可使建兴十二年（234年）粮食储备增加2.1倍，延长战略窗口期约5.8年。

			
		

	





	

		

			

				
					
华为面试，机器学习深度学习知识点：

				
			

			

				

					bvip911的博客
				

				

					04-02
					
					1288
					
				

			

		

		

			
				
definit二叉树的最大宽度 Leetcode 662：pythondefinitreturn 0∑j=1n​ezj​ezi​​，其中yi​是第i个类别的概率，且∑i=1n​yi​=1。作用：将输出值转换为概率形式，便于进行分类决策，例如选择概率最大的类别作为预测结果。

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

		
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成就一亿技术人!

          

          

        

        

          

          

            领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝
            规则
          

        

      

      

        

          

            
              
            
            

              
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