倾向得分匹配法

发布网友发布时间：2022-12-26 14:10

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热心网友时间：2023-10-15 21:59

倾向评分匹配，简称PSM，是使用非实验数据或观测数据进行干预效应分析的一类统计方法。倾向得分匹配的理论框架是“反事实推断模型”。

“反事实推断模型”假定任何因果分析的研究对象都有两种条件下的结果：观测到的和未被观测到的结果。如果我们说“A是导致B的原因”，用的就是一种“事实陈述法”。

倾向评分匹配（Propensity Score Matching，简称PSM）是一种统计学方法，用于处理观察研究的数据。在观察研究中，由于种种原因，数据偏差（bias）和混杂变量较多，倾向评分匹配的方法正是为了减少这些偏差和混杂变量的影响，以便对实验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，一般常用于医学、公共卫生、经济学等领域。以公共卫生学为例，假设研究问题是吸烟对于大众健康的影响，研究人员常常得到的数据是观察研究数据，而不是随机对照实验数据，因为吸烟者的行为和结果，以及不吸烟者的行为和结果，是很容易观察到的。