在SPSS软件中实现1:1倾向性评分匹配(PSM)分析
2017-05-21 MedSci MedSci原创
谈起临床研究，如何设立一个靠谱的对照，有时候成为整个研究成败的关键。对照设立的一个非常重要的原则就是可比性，简单说就是对照组除了研究因素外，其他的因素应该尽可能和试验组保持一致，这里就不得不提随机对照试验。众所周知，随机对照试验中研究对象是否接受干预是随机的，这就保证了组间其他混杂因素均衡可比。 但是有些时候并不能实现随机化，比如说观察性研究。这时候倾向性评分匹配(propensit
谈起临床研究，如何设立一个靠谱的对照，有时候成为整个研究成败的关键。对照设立的一个非常重要的原则就是可比性，简单说就是对照组除了研究因素外，其他的因素应该尽可能和试验组保持一致，随机是最理想的策略！通过随机化，让两组间具有更好的可比性。然而，并不是所有这场合都能实现随机，尤其是回顾性研究，事实已经发生了，就很难再进行随机处理了。因此， 很多观察性研究，分组间不均衡是最常见的现象。 面对分组不均衡，基线不整齐，两组可比性差。经典的方法采用多因素回归分析处理。但是， 回归仍然有一定的缺陷。因此，目前一般采用一些新的策略进行，最常见的是倾向评分策略。 倾向评分策略又包括几种类型，如逆概率加权方法（IPTW），倾向性评分匹配（PSM）等。如果分组间的样本量比超过1：4范围，此时，回归分析的结果会受到很大影响。这时候，一般 建议采用倾向性评分匹配(propensity score matching, PSM)方法进行处理，其一，可以使两组样本数在可比范围（一般是1：1，1：2等），同时能有效降低混杂偏倚。与常规匹配相比，倾向性评分匹配能考虑更多匹配因素，提高研究效率和可信度。 这么“高大上”的倾
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你好，如何用SPSS进行均衡性检验呢
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匹配后的检验需要用配对卡方吗？
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感谢.学习了
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学习了谢谢分享
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突然发现自己从文献中看的统计方法！很是欣喜！
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寻寻觅觅的东西，值得学习
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很实用，要尝试
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学习了，很实用的文章，感谢分享。
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数理统计的学习越深入越有用。
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学习了很有用
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