图解：SPSS用于倾向得分匹配
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
MedSci原创 - SPSS，倾向得分匹配 - 2018-09-26
J Endod：牙髓二次显微外科的疗效：一项基于倾向得分匹配生存分析的回顾性评估
这篇研究的目的是为了比较和评估牙髓二次显微外科和初次牙髓显微外科的疗效，并确定影响牙髓二次显微外科疗效的预后因素。
MedSci原创 - 显微外科，二次显微外科，疗效 - 2018-10-31
倾向评分匹配的SPSS和R实现方法
SPSS在22版和23版加入了倾向评分匹配方法，笔者多次操作，程序界面还算友好，现给大家展示一下，供初次使用者参考。 操作方法:1.点击“数据”-“倾向得分匹配”，如下图： 2.弹出下图对话框，组指示符选
临床流行病学和循证医学 - 倾向评分匹配，SPSS - 2018-09-26
倾向评分匹配的SPSS、R和Stata实现方法
其中，(pscore)是在第二步中生成的那个记录对象概率的变量，noreplacement是一个选项，使得任何读了研究生的观察对象的对照对象都具有唯一性，换言之，只能1对1匹配。
MedSci原创 - 倾向评分匹配，SPSS - 2016-07-13
Heart：机器人、微创和常规二尖瓣手术倾向匹配分析
与常规手术相比，尽管手术时间较长，机器人和微创手术的并发症发生率相似、修复率更高、住院时间更短。
MedSci原创 - 机器人手术，二尖瓣修复，微创手术，结局 - 2018-07-23
干货：PSM倾向匹配Stata操作详细步骤和代码，
试验设计中，匹配的目的在于确保干预效应估计是建立在可比个体之间的不同结果的基础上。最简单的匹配方式是将干预组和对照组中协变量值相同的两个个体进行配对分析。但是，如果协变量并不是某一个变量，而是一组变量时，这种简单的匹配方式也就不再适用，而是采用倾向得分匹配方式进行匹配。倾向性匹配得分（PSM）分析，主流统计学软件SAS、Stata、SPSS（22.0以上版本）、R语言均可实现。但SAS难度较高
周支瑞 - PSM，倾向匹配 - 2018-08-22
Ann Thorac Surg：保留瓣膜与复合瓣膜移植根部替换：倾向匹配分析
无论是保留瓣膜手术还是CVG都在10年内提供了优异的早期和晚期结果。保留瓣膜手术与发展主动脉瓣膜关闭不全的风险较高，但在再手术方面并无差异。
MedSci原创 - 心脏瓣膜病 - 2023-08-07
Heart：机器人、微创和常规二尖瓣手术的倾向匹配分析
尽管手术时间较长，与常规手术相比，机器人和微创手术患者的并发症发生率相似、修复率较高、住院时间较短。
MedSci原创 - 二尖瓣手术，机器人手术，微创手术 - 2018-06-21
CJASN：急性肾衰患者透析能使患者生存获益（倾向匹配分析）
美国学者研究发现，对于血清肌酐有较大程度升高的急性肾损伤（AKI）患者，起始透析与生存率升高相关，相反，对于血清肌酐较低的AKI患者，起始透析与死亡率升高相关。研究结果表明，经倾向性评分匹配后，透析与非透析两组患者间的协变量均衡良好，
中国医学论坛报 - 肾衰，透析，获益，生存 - 2014-04-28
采用Stata实现倾向得分匹配分析
具体去实施这个倾向值匹配，一般有几个软件可以供选择： 1. SPSS，有个PSM的插件，其实是基于R包的。这个可能操作起来比较简单，但问题是，安装起来难啊.....很多人都没安装成功呢。
医学统计分析精粹 - stata，倾向得分 - 2016-05-14
Stata：玩转倾向得分匹配统计方法（PSM）
倾向匹配分析（Propsensity matching analysis） 在医学中越来越常用，采用SPSS高版本也可以分析，但是灵活性不够，采用STATA更方便，现在详细如下：
MedSci原创 - stata，倾向得分配对 - 2018-09-26
倾向得分匹配加权法原理、方法以及应用实例
标准化法(standardization method)是流行病学中在数据分析阶段消除混杂偏倚的传统方法之一。倾向评分的加权分析法(propensity score weighting)是将倾向评分与传统标准化法结合发展成的一种新型的分析方法，可以称之为“基于个体的标准化法”[1～4]。倾向评分加权也是边缘结构模型(marginal structural
MedSci原创 - 倾向得分 - 2013-12-18
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