傾向性評分 PSM

就是混雜因素，把他凝練成一個綜合指標(biāo)，進行評分，然后在實驗組和對照組選擇評分相近的再進行比較（很可能存在基線資料不同意的時候，需要進行）
數(shù)據(jù)--傾向性得分匹配--
組：就是分組
預(yù)測變量：基線指標(biāo)
傾向變量名： 自己定義一個，比如Score
匹配容量差：比如0.1
新的變量名，自己定義，不能與已知的重合

如果基線資料不統(tǒng)一的時候，某個指標(biāo)的差異很難說是基線的差異還是指標(biāo)本身的差異，可以通過傾向性評分篩選基線資料匹配的樣本，再進行該指標(biāo)的比較。

傾向性評分.jpg

傾向性評分2.jpg

PSM：
1、需SPSS23正確安裝
2、PSM界面均需英文變量
3、PSM無法執(zhí)行的解決方案
4、匹配容量差的設(shè)置方法

數(shù)據(jù)--傾向性匹配得分--按照上圖設(shè)置各個參數(shù)

出現(xiàn)bug

解決：
數(shù)據(jù)--個案控制匹配--
匹配依據(jù)：隨便寫

點擊確定，這時會激活PSM需要的模塊，再進行分析的時候就可以調(diào)用這個模塊而不會出現(xiàn)bug了

匹配容差：設(shè)置越小越精準(zhǔn)，但可能漏，越大匹配得越多，但也可能繼續(xù)造成基線不齊
可以設(shè)置不同的匹配容差來選擇