倾向性匹配得分psm

倾向性匹配得分（Propensity Score Matching，PSM）是一种常用的处理观测数据中存在的选择偏倚的方法。在实验或者观测研究中，由于某些原因，可能会导致不同组之间的个体特征存在差异，这种差异可能会影响到研究结果的准确性。PSM方法通过建立一个倾向性得分模型，将不同组之间的个体特征进行匹配，使得匹配后的样本组之间的个体特征尽可能相似，从而消除选择偏差。

PSM方法的核心是倾向性得分模型的建立。该模型可以使用回归分析、逻辑回归、决策树等机器学习算法进行建模。在建立模型后，可以根据个体的特征值计算出其倾向性得分，然后将不同组之间的个体按照其倾向性得分进行匹配。

PSM方法的优点是可以消除选择偏差，提高研究结果的准确性。但是该方法也存在一些缺点，如倾向性得分模型的建立需要考虑多个因素，模型的复杂度较高；匹配后样本量可能会减少，从而影响研究的统计功效。