psm稳健性检验怎么做
时间: 2023-05-04 07:03:41 浏览: 1173
PSM(倾向得分匹配)是一种常用的治疗效果评估方法,能够在控制混杂因素的同时对治疗组和对照组进行比较,从而得出治疗效果的可靠估计。然而,倾向得分匹配不能完全消除混杂因素的影响,因此需要进行稳健性检验来验证研究结果的可靠性。
稳健性检验可以通过不同的方法进行,以下是其中几种常见的方法:
1. Rosenbaum Bounds检验:该方法通过构建上、下界来检查估计的平均处理效应是否在真实的平均处理效应的区间范围内。
2. Sensitivity Analysis检验:该方法通过改变参考组、最佳匹配率等因素来观察估计值是否发生明显变化,进而检验其稳健性。
3. 控制变量法:对于可能导致偏差的变量,可以将其作为控制变量,进行多元回归分析以观察模型结果是否产生显著变化。
需要注意的是,不同的稳健性检验方法有不同的适用范围和局限性,研究者应该根据实际情况选择适合的方法进行检验,并结合其他影响结果的因素开展分析,以保证结果的可靠性和准确性。
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调节效应的psm稳健性检验怎么做
根据引用[1]中的描述,PSM方法的稳健性检验可以通过比较ATE和PSS/PSW的差异来进行。如果ATE与PSS/PSW差异不大,则说明混淆变量影响不大,PSM方法比较稳健;如果PSM与ATE的差异较大,则说明PSM方法不太稳定。因此,可以通过比较ATE和PSS/PSW的差异来评估PSM方法的稳健性。
此外,根据引用的描述,PSM方法只能缓解由可观测变量带来的内生性问题,无法处理由不可观测变量带来的内生性问题。因此,在使用PSM方法时需要注意,如果影响因素是不可观测的,则PSM方法不适用。
psm-did稳健性检验
PSM-DID(Propensity Score Matching-Difference in Differences)是一种常见的因果推断方法,用于评估某个政策或干预措施对某个特定群体的影响。稳健性检验是确保结果的可靠性和鲁棒性的一种方法。
在PSM-DID中,可以通过多种方式进行稳健性检验,包括以下几种:
1. 平行趋势检验:检验干预前两组的发展趋势是否平行,即两组在干预前是否存在显著差异。
2. 同质性检验:检验干预前两组是否具有相同的特征,包括年龄、性别、收入等。
3. 多组对比:将干预组和非干预组进行多组对比,以确保结果不受某个组的影响。
4. 敏感性分析:对模型中的变量进行敏感性分析,以检验结果是否对模型假设敏感。
以上是PSM-DID中常见的稳健性检验方法,可以根据实际情况选择合适的方法进行检验。