R语言中倾向性匹配评分

在R语言中，倾向性匹配评分（Propensity Score Matching）是一种常用的统计方法，用于处理观察性数据中的选择偏差问题。倾向性匹配评分通过将具有相似倾向得分的个体进行匹配，从而实现对照组和处理组之间的比较。

倾向评分分布可以通过使用R中的plot函数来可视化。根据引用，可以使用以下代码绘制倾向评分分布的散点图：

plot(m.out, type = 'jitter', interactive = FALSE)

倾向评分匹配则可以使用R中的matchit函数进行实施。根据引用，可以使用以下代码进行倾向评分匹配：

m.out <- matchit(group ~ sex + age + smoke + solid + size, data = X2match, method = "nearest", caliper = 0.005, ratio = 3)

在上述代码中，group是处理组变量，sex、age、smoke、solid和size是用于计算倾向得分的自变量。method参数指定了匹配算法，这里使用的是最近邻匹配算法。caliper参数指定了匹配时的最大距离，ratio参数指定了匹配比例。

倾向性匹配评分是一种强大的方法，可以在观察性数据中减少选择偏差，提高因果推断的效果。通过使用R语言中的相应函数和方法，可以方便地实施倾向性匹配评分分析。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [R语言倾向性评分：匹配](https://blog.csdn.net/Ayue0616/article/details/128565548)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatgptT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [R语言完成1:N倾向性评分匹配PSM](https://blog.csdn.net/ericxu1995/article/details/125424334)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatgptT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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