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倾向得分匹配法（PSM ）举例及stata 实现——读书笔记【例】培训对工资的效应1政策背景：国家支持工作示范项目（National Supported Work,NSW ）研究目的：检验接受该项目（培训）与不接受该项目（培训）对工资的影响。
基本思想：分析接受培训组（处理组，treatment group ）接受培训行为与不接受培训行为在工资表现上的差异。
但是，现实可以观测到的是处理组接受培训的事实，而处理组没有接受培训会怎样是不可能观测到的，这种状态也成为反事实（counterfactual ）。
匹配法就是为了解决这种不可观测事实的方法。
在倾向得分匹配方法（Propensity Score Matching ）中，根据处理指示变量将样本分为两个组，一是处理组，在本例中就是在NSW 实施后接受培训的组；二是对照组（comparison group ），在本例中就是在NSW 实施后不接受培训的组。
倾向得分匹配方法的基本思想是，在处理组和对照组样本通过一定的方式匹配后，在其他条件完全相同的情况下，通过接受培训的组（处理组）与不接受培训的组（对照组）在工资表现上的差异来判断接受培训的行为与工资之间的因果关系。
变量定义：变量 定义TREAT * 处理指示变量，1表示接受培训（处理组），0表示没有接受培训（对照组）AGE 年龄（年）EDUC 受教育年数（年）BLACK 种族虚拟变量，黑人时，1BLACK =HSIP 民族虚拟变量，西班牙人时，=1HSIPMARR婚姻状况虚拟变量，已婚，1MARR = 74RE 1974年实际工资（1982年美元）75RE 1975年实际工资78RE 1978年实际工资74U 当在1974年失业，741U =75U当在1975年失业，751U = NODEGREE 当12EDUC <时，1NODEGREE =，否则为0 AGESQAGE AGE × 1 本例选自Cameron&Trivedi 《微观计量经济学：方法与应用》（中译本，上海财经大学出版社，2010）pp794-800 所有数据及程序均来自于本书的配套网站（/mmabook/mmaprograms.html ）。
倾向得分匹配法（PSM ）举例及stata 实现——读书笔记【例】培训对工资的效应1政策背景：国家支持工作示范项目（National Supported Work,NSW ）研究目的：检验接受该项目（培训）与不接受该项目（培训）对工资的影响。
基本思想：分析接受培训组（处理组，treatment group ）接受培训行为与不接受培训行为在工资表现上的差异。
但是，现实可以观测到的是处理组接受培训的事实，而处理组没有接受培训会怎样是不可能观测到的，这种状态也成为反事实（counterfactual ）。
匹配法就是为了解决这种不可观测事实的方法。
在倾向得分匹配方法（Propensity Score Matching ）中，根据处理指示变量将样本分为两个组，一是处理组，在本例中就是在NSW 实施后接受培训的组；二是对照组（comparison group ），在本例中就是在NSW 实施后不接受培训的组。
倾向得分匹配方法的基本思想是，在处理组和对照组样本通过一定的方式匹配后，在其他条件完全相同的情况下，通过接受培训的组（处理组）与不接受培训的组（对照组）在工资表现上的差异来判断接受培训的行为与工资之间的因果关系。
变量定义：变量 定义TREAT * 处理指示变量，1表示接受培训（处理组），0表示没有接受培训（对照组）AGE 年龄（年）EDUC 受教育年数（年）BLACK 种族虚拟变量，黑人时，1BLACK =HSIP 民族虚拟变量，西班牙人时，=1HSIPMARR婚姻状况虚拟变量，已婚，1MARR = 74RE 1974年实际工资（1982年美元）75RE 1975年实际工资78RE 1978年实际工资74U 当在1974年失业，741U =75U当在1975年失业，751U = NODEGREE 当12EDUC <时，1NODEGREE =，否则为0 AGESQAGE AGE × 1 本例选自Cameron&Trivedi 《微观计量经济学：方法与应用》（中译本，上海财经大学出版社，2010）pp794-800 所有数据及程序均来自于本书的配套网站（/mmabook/mmaprograms.html ）。
propensity-score matched
analysis
倾向性评分匹配（propensity score matching，PSM）是一种统计学
方法，旨在减少研究中的偏差和混杂变量影响，以便对观察组和对照
组进行更合理的比较。
这种方法最早由Paul Rosenbaum和Donald Rubin在1983年提出，此后获得了快速发展并且在各个方面不断改进。
倾向性评分匹配的基本原理是用一个分值来替代多个协变量，均衡处
理组和对照组之间的协变量的分布。
通过匹配倾向性评分，可以使得
两个组之间的比较更加合理和公正。
倾向性评分匹配被广泛应用于观察性临床研究和临床试验研究的亚组
分析中，可以有效降低混杂偏倚，并在整个研究设计阶段，得到类似
随机对照研究的效果。
在观察性临床研究和RCT研究亚组分析中，由于种种原因，导致偏倚
和混杂变量较多，PSM可以有效减少这些偏差和混杂变量的影响，以便对观察组和对照组进行更合理的比较。
倾向得分匹配法（Propensity Score Matching，简称PSM）是一种在经济学和其他社会科学中广泛使用的统计方法，主要用于处理自选择偏误和观察数据中的潜在偏差。
其基本原理是通过计算一个倾向得分，将处理组（例如，接受某种干预或处理的对象）与控制组（未接受处理的对象）进行匹配，以消除非处理因素（即干扰因素）的影响，从而更准确地估计处理效应。
原理：倾向得分匹配法的核心在于建立一个倾向得分模型。
这个模型基于一系列可能影响处理分配的协变量（即特征变量），计算每个观察对象接受处理的概率，即倾向得分。
这个得分反映了观察对象在给定其协变量特征的情况下，接受处理的倾向程度。
通过倾向得分，我们可以将处理组和控制组中的观察对象进行匹配。
匹配的目标是找到与处理组对象在协变量特征上尽可能相似的控制组对象。
这样，匹配后的处理组和控制组在协变量上应该是平衡的，即它们在这些特征上的分布应该是相似的。
因此，处理效应的估计就可以更准确地归因于处理本身，而不是其他潜在的干扰因素。
实现：倾向得分匹配法的实现通常包括以下步骤：1.选择协变量：首先，需要确定哪些协变量可能影响处理分配和结果变量。
这些协变量应该被包括在倾向得分模型中。
2.估计倾向得分：使用逻辑回归或其他适当的模型来估计倾向得分。
这个模型以处理分配为因变量，以选定的协变量为自变量。
3.进行倾向得分匹配：根据估计得到的倾向得分，使用适当的匹配方法（如k近邻匹配、卡尺匹配等）将处理组和控制组进行匹配。
4.计算处理效应：在匹配后的样本上计算处理效应。
这通常涉及到比较处理组和控制组在结果变量上的差异。
在实际应用中，倾向得分匹配法可以通过各种统计软件来实现，如Stata、R和Python等。
这些软件提供了丰富的功能和工具，可以帮助研究者进行倾向得分估计、匹配和处理效应的计算。
需要注意的是，倾向得分匹配法虽然可以有效地处理自选择偏误和潜在偏差，但它也有一些局限性和假设条件。
倾向得分匹配法原理-回复倾向得分匹配法（Propensity Score Matching，PSM）是一种常用于处理因果推断问题的统计方法。
它的基本原理是通过构建倾向得分模型，将被处理的个体（处理组）与未处理的个体（对照组）进行配对，以便在某些特定的变量上达到类似或相同的分布，从而减少处理选择引起的偏倚。
PSM方法主要适用于在实验条件不具备的情况下进行因果推断。
在实验研究中，研究人员可以通过随机分组将个体分配到处理组和对照组，从而控制潜在的混淆因素。
然而，在实际应用中，一些因果问题无法通过实验进行研究，因此需要使用非实验数据来进行推断。
在这种情况下，倾向得分匹配法就能派上用场。
PSM方法的核心思想是通过估计个体的倾向得分，来度量个体进入处理组的概率。
倾向得分（Propensity Score）是指个体进入处理组的条件概率。
我们可以使用一些统计模型，例如逻辑回归模型，来估计这个得分。
这个模型会基于一系列观察到的协变量（confounding variables），也就是可能影响个体进入处理组的变量，比如年龄、性别、教育水平等，来预测个体进入处理组的概率。
在得到个体的倾向得分后，我们可以使用这个得分来进行配对。
具体来说，我们首先将处理组中的个体与对照组中的个体按照倾向得分进行配对。
一般可以使用一对一匹配、一对多匹配或者多对多匹配等方式。
匹配的目标是使处理组和对照组在倾向得分上的分布相似。
配对完成后，我们可以比较处理组和对照组在结果变量上的差异，来得到处理的因果效应。
这种比较可以通过计算平均处理效应（Average Treatment Effect，ATE）来实现。
ATE表示处理组与对照组在结果变量上的平均差异。
在计算ATE时，常常还会考虑到一些非随机选择问题带来的偏倚。
例如，可能存在选择性个体退出、数据缺失或者其他特殊情况。
为了解决这些问题，可以使用倾向得分匹配法的改进方法，如加权倾向得分匹配法（Weighted Propensity Score Matching）或者可接受性函数（Acceptance Function）等。
psm倾向得分匹配法参差不齐的数据已经成为现在最普遍的存在，来自不同源的数据和模型在预测分析、推荐系统、大数据搜索等领域中得到了极大的应用。
而PSM倾向得分匹配法，作为一种简单有效的非监督学习方法，在众多数据挖掘技术中脱颖而出，以其简单而可视化的处理数据差异的优势受到广泛关注和认可。
PSM倾向得分匹配法是一种基于数据特征的个性化数据建模技术，其目的在于改善由多源数据组成的无结构数据，使得用户可以更好的理解和挖掘数据中的有用信息。
它以某一源数据作为参考，从而使得不同源数据都能够以相同的测度标准进行评价，有效的实现了数据转换。
PSM所采用的倾向得分匹配方法是一种基于数据和特征的数据建模技术，主要应用于大规模多源数据分析，利用朴素贝叶斯、K-means 聚类算法和其他机器学习技术，实现了对不同源数据的一致性建模和分析。
首先，PSM倾向得分匹配法通过将所有源数据通过特征属性聚类，构建出特征模型，以此捕获源数据中共有和异同之处；其次，倾向得分匹配法把不同源数据进行倾向得分匹配，将不同源数据的相似属性进行叠加，从而计算每一个样本的个性分值；最后，PSM倾向得分匹配法还提供了一种可视化的处理方法，在可视化界面以饼图的形式展示各个源数据的对比，进而实现数据的处理和分析。
PSM倾向得分匹配法在解决复杂的大规模数据挖掘上表现出了出色的性能，可以更有效的挖掘数据中隐藏的深层知识，并且可以很好的用于各种市场营销、客户画像以及个性化推荐等应用场景中。
以上是PSM倾向得分匹配法的基本内容，它不仅是一种准确的数据分析模型，而且也是一种有效的推理智能机器学习技术，能够为商业决策者提供准确的洞见及个性化解决方案。
一般来说，应用PSM倾向得分匹配法的主要步骤如下：1、收集和准备数据：采集各种业务中的原始数据，并将其进行数据清洗，筛检，格式化等处理，使其具备分析所需的质量。
2、建模：根据数据特征，建立一个模型，以计算多源数据的相似性。
SPSS—倾向性评分匹配法（PSM）倾向评分匹配(propensity score matching, PSM)的概念由Rosenbaum和Rubin在1983年首次提出。
2010年之后，这一方法日益受到人们的关注。
国际上越来越多的研究者将倾向指数法应用到流行病学、健康服务研究、经济学以及社会科学等许多领域。
在流行病学研究中，该方法可以在分析和设计阶段有效平衡非随机对照研究中的混杂偏倚，使研究结果接近随机对照研究的效果。
在观察性研究中，如病例对照研究，经常会见到匹配的概念，即按照某些因素或特征，将病例组（或暴露组）和对照组的研究对象进行匹配，以保证两组研究对象具有可比性，从而排除匹配因素的干扰。
同样，既然倾向性评分是一个能够反映多个混杂因素影响的综合评分，我们也可以将两组人群按照倾向性评分从小到大来进行匹配，仅用匹配倾向性评分一个指标来达到同时控制多个混杂因素的目的。
倾向性评分匹配是倾向性分析中应用最为广泛的一种方法。
首先我们要计算出每一个研究对象的倾向性评分，然后从小到大进行排序，对于每一个暴露/处理组的研究对象，从对照组中选取与其倾向性评分最为接近的所有个体，并从中随机抽取一个或N个研究对象作为匹配对象，直至所有的研究对象均匹配完毕，未匹配上的研究对象则进行舍去。
当然，有多少研究对象可以成功匹配，常常与选择匹配的比例和匹配的标准有关。
匹配的比例最常见的为1:1匹配，需要根据两组人群的数量来决定合适的匹配比例，建议不要超过1:4匹配。
对于匹配标准，如果匹配的标准很高，则能够成功匹配的对象就可能会少，甚至出现匹配不上的现象，造成研究对象信息的浪费，如果匹配的标准很宽泛，则匹配的效果就会较差，有可能出现两组人群在匹配后依然存在混杂因素分布不均衡的现象。
例如某个个体的倾向性评分为0.8，如果设定匹配标准为±0.02，则需要为其寻找倾向性评分在0.78-0.82之间的对照进行匹配，匹配范围太窄就可能出现匹配不上的情况；如果设定匹配标准为±0.2，则需要为其寻找倾向性评分在0.8-1.0之间的对照进行匹配，匹配范围太宽则可能降低匹配的效果。
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。
