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r - 倾向得分与个人权重匹配

问题描述

我正在尝试对调查数据进行倾向得分匹配。我知道包 MatchIt 可以进行匹配程序，但我可以在某些方面包含各个权重吗？因为如果我不考虑它们，一个不太相关的观察可以与一个更相关的观察相匹配。谢谢！

标签： rmatchingpropensity-score-matching

解决方案

在此答案下方更新 2020-11-25。

调查权重不能以这种方式与匹配一起使用。您可以考虑使用加权，它可以容纳调查权重。通过加权，您可以使用考虑调查权重的模型来估计倾向得分权重，然后将估计的权重乘以调查权重以得出最终的权重集。

这可以使用MatchIt包装的加权伴侣来完成，WeightIt（我是作者）。使用您的处理A、​​结果Y（我假设此演示是连续的）、协变量X1和X2和采样权重S，您可以运行以下命令：

#Estimate the propensity score weights
w.out <- weightit(A ~ X1 + X2, data = data, s.weights = "S", 
                  method = "ps", estimand = "ATT")

#Combine the estimated weights with the survey weights
att.weights <- w.out$weights * data$S

#Fit the outcome model with the weights
fit <- lm(Y ~ A, data = data, weights = att.weights)

#Estimate the effect of treatment and its robust standard error
lmtest::coeftest(fit, vcov. = sandwich::vcovHC)

在估计权重后评估平衡至关重要；您可以使用该cobalt包来做到这一点，该包适用于WeightIt对象并自动将采样权重合并到余额统计中。在估计效果之前，您将运行以下命令：

cobalt::bal.tab(w.out, un = TRUE)

只有达到平衡，您才能继续估计治疗效果。

除了使用逻辑回归倾向得分外，还有其他方法可以估计权重。WeightIt提供对许多方法的支持，几乎所有方法都支持采样权重。每种方法的文档解释了是否支持抽样权重。

MatchIt4.0.0 现在支持通过调查权重s.weights，就像WeightIt. 这为用于估计倾向得分的模型提供调查权重，但不影响匹配。如果您希望单位与具有相似调查权重的其他单位配对，则应输入调查权重作为变量以匹配或放置卡尺。

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