图解:SPSS用于倾向得分匹配

2018-09-26 MedSci MedSci原创

本篇文章介绍如何使用SPSS进行1:1的倾向性得分匹配,这里的1:1指的是两个样本量相同的组,可以分别命名为实验组和对照组;如果实验设计中,样本组的数目多于两个(例如有实验组、对照组和空白组),那么需要用1:m的倾向性得分匹配方法。两者的理论基础其实是类似的,差异在于匹配的数目不同。SPSS只能进行1:1的倾向性得分匹配。后面草堂君会介绍如何使用SAS进行1:m的倾向性得分匹配。 倾向性得分

本篇文章介绍如何使用SPSS进行1:1的倾向性得分匹配,这里的1:1指的是两个样本量相同的组,可以分别命名为实验组和对照组;如果实验设计中,样本组的数目多于两个(例如有实验组、对照组和空白组),那么需要用1:m的倾向性得分匹配方法。两者的理论基础其实是类似的,差异在于匹配的数目不同。SPSS只能进行1:1的倾向性得分匹配。后面草堂君会介绍如何使用SAS进行1:m的倾向性得分匹配。 倾向性得分匹配 倾向性得分匹配从名字可知,该方法可以归结为两个大的步骤:1、评定每个研究对象(个案)的倾向性得分;2、根据倾向性得分近似而匹配的原则,对研究对象进行匹配分组。计算每个研究对象(个案)的倾向性得分可以通过logistic回归模型、Probit回归模型和判别分析模型等,最常用的是logistic回归模型,SPSS的1:1倾向性得分匹配就是采用logistic回归模型计算每个研究对象(个案)的倾向性得分。 对于倾向性得分匹配方法的理论,草堂君以下面的例子,再次对其分析逻辑做出解释。如下图所示,某课题组研究术后抑郁与术后高血压是否存在相关关系。分析者采用抑郁量表对研究对象(病人)是否患有抑郁症进行评定

版权声明:
本网站所有内容来源注明为“梅斯医学”或“MedSci原创”的文字、图片和音视频资料,版权均属于梅斯医学所有。非经授权,任何媒体、网站或个人不得转载,授权转载时须注明来源为“梅斯医学”。其它来源的文章系转载文章,或“梅斯号”自媒体发布的文章,仅系出于传递更多信息之目的,本站仅负责审核内容合规,其内容不代表本站立场,本站不负责内容的准确性和版权。如果存在侵权、或不希望被转载的媒体或个人可与我们联系,我们将立即进行删除处理。
在此留言
评论区 (0)
#插入话题

相关资讯

SPSS进行病例对照研究的1:1匹配分析

src="http://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/tI71YDhoIbEWTKwQqNMtGicSjEkKNhBkCsVTJt3QzkLtGF9eupG45WBIYgPTGIb1c6eOqmRrhKgagoDGvMszmrQ/0?wx_fmt=png" data-ratio="0.3207831325301205" data-w="664" src="https://mmbi

降维分析中更优尺度的SPSS分析

对于两组分类变量,一般通过主成分分析法进行降维,从而在一个二维的平面上直观的表现出两组变量的类别之间有什么关联。如果是多组分类变量呢?则往往可以通过最优尺度分析方法解决变这量之间的关联分析。 我们首先选择菜单分析——降维——最优尺度,打开最优尺度面板,我们看到,这是个很小的面板(梅斯小编:这不是回归里面的最优尺度回归分析哦)。 首先最佳度量水平里有两个选项,所有变量均为多重标称,或某些

使用SPSS实现1:1倾向性评分匹配(PSM)

谈起临床研究,如何设立一个靠谱的对照,有时候成为整个研究成败的关键。对照设立的一个非常重要的原则就是可比性,简单说就是对照组除了研究因素外,其他的因素应该尽可能和试验组保持一致,这里就不得不提随机对照试验。众所周知,随机对照试验中研究对象是否接受干预是随机的,这就保证了组间其他混杂因素均衡可比。但是有些时候并不能实现随机化,比如说观察性研究。这时候倾向性评分匹配(propensity scor

SPSS用于正交试验优化设计及其方差分析

正交试验设计是我们动物实验经常用到的一个实验设计,他可以使我们的试验步骤缩小很多,让我们省去很多的时间以及,避免资金的浪费,而对于很多新手来说,spss如何进行正交设计,很多人都是懵懵懂懂,不太清楚,下面小编会给大家简单的讲解一下,这个内容,希望对大家有所帮助。 一、使用SPSS生成正交表:选择Data,在Orthogonal Design→Generate,打开“Generate Orth

SPSS进行多相关样本的非参数检验(Friedman检验)

一、案例 2010年世博会期间,参观人数众多,为了比较各个时间段的入园人数有无差别,收集了以下的数据: 日期:统计的日期 a:该日12-14点的入园人数 b:该日14-16点的入园人数 c:该日16-18点的入园人数 d:该日18-20点的入园人数 目的是分析上述四个时间段的入园人数有无差异。显然,四组数据并不独立,不能满足普通方差分析的条件,可以使用重复测量的方差分析。但考虑到入园

有序回归的SPSS分析与解释

等级回归分析对应的英文为“ordinal regression”,也称有序回归,以等级变量做因变量建立模型来预测危险发生的概率,因变量中各个类别要按不同程度的顺序取值。 第一步:调用界面:分析---回归---有序 选择变量做因变量、因子、协变量。 通过频数描述知,等级越高,概率即数目越多,所以选则“补充对数-对数”即complementary log-