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倾向得分匹配

倾向得分匹配(PSM)是一种通过平衡治疗组间的基线特征来减少观察性研究中混杂偏倚的方法,旨在模拟随机化。该方法由Rosenbaum和Rubin(1983)提出,它根据观测到的协变量估计接受治疗的概率,然后将具有相似治疗概率的治疗组和对照组个体进行匹配或加权。当随机对照试验不可行或不道德时,PSM广泛应用于医学、流行病学和政策评估领域,以在控制选择偏倚的同时估计治疗效果。

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来源

  1. Rosenbaum, P. R., & Rubin, D. B. (1983). The central role of the propensity score in observational studies for causal effects. Biometrika, 70(1), 41–55. DOI: 10.1093/biomet/70.1.41
  2. Austin, P. C. (2011). An introduction to propensity score methods for reducing the effects of confounding. Multivariate Behavioral Research, 46(3), 399–424. DOI: 10.1080/00273171.2011.568786
  3. Rubin, D. B. (1974). Estimating causal effects of treatments in randomized and nonrandomized studies. Journal of Educational Psychology, 66(5), 688–701. DOI: 10.1037/h0037350

如何引用本页

ScholarGate. (2026, June 4). Propensity Score Matching and Weighting. ScholarGate. https://scholargate.app/zh/research-statistics/propensity-score-matching

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被引用于

贝叶斯粗化精确匹配贝叶斯事后设计贝叶斯工具变量 (Bayesian IV)贝叶斯匹配估计量贝叶斯观测性定量研究贝叶斯倾向得分匹配贝叶斯倾向得分加权贝叶斯回归断点设计贝叶斯敏感性分析用于因果关系因果发现算法 (PC, FCI, LiNGAM)因果影响分析粗化精确匹配 (CEM)反事实影响评估 (CIE)教育研究中的反事实影响评估因果识别(使用do演算)双重差分法 (Diff-in-Diff)教育研究中的双重差分法双重稳健估计(AIPW)教育研究中的双重稳健估计动态匹配估计量动态倾向得分匹配熵平衡模糊回归断点设计教育研究中的模糊断点回归设计异质性处理效应因果影响分析异质处理效应粗化精确匹配异质性处理效应反事实影响评估异质性处理效应匹配估计器异质性处理效应倾向得分匹配异质性处理效应敏感性分析异质性处理效应(CATE / 元学习器)教育研究中的工具变量法中断时间序列(ITS)分析教育研究中的中断时间序列分析逆概率治疗加权法 (IPW / IPTW)教育研究中的逆概率加权局部平均处理效应(LATE / CACE)逻辑回归机器学习增强的粗糙精确匹配 (ML-CEM)机器学习增强的反事实影响评估机器学习增强型双重差分法 (ML-DiD)机器学习增强熵平衡法机器学习增强工具变量 (ML-IV)机器学习增强匹配估计器机器学习增强倾向得分匹配机器学习增强的断点回归设计机器学习增强的因果关系敏感性分析教育研究中的边际结构模型匹配病例对照研究匹配队列研究匹配竞争风险分析匹配的Kaplan-Meier分析匹配的嵌套病例对照研究匹配的II期临床试验匹配的III期临床试验匹配的IV期研究匹配生存分析匹配估计量匹配方法(CEM / 最优 / 遗传)多期粗糙化精确匹配多期双重稳健估计多期匹配估计量Multiple Imputation面板数据粗化精确匹配面板数据双重差分法 (Panel DiD / TWFE)面板数据匹配估计量面板数据倾向得分匹配面板数据倾向得分加权教育研究中的安慰剂检验通过粗糙化精确匹配 (CEM) 进行政策评估政策评估反事实影响评估 (CIE)政策评估双重差分法政策评估中的熵平衡法模糊断点回归政策评估 (Fuzzy Regression Discontinuity for Policy Evaluation)使用工具变量进行政策评估政策评估逆概率加权政策评估匹配估计量面板事件研究政策评估倾向得分匹配政策评估倾向得分加权政策评估断点回归设计合成控制法用于政策评估倾向得分加权法 (PSW / IPW)教育研究中的倾向得分加权回归断点设计 (Regression Discontinuity Design, RDD)回归断点设计 (Regression Discontinuity Design, RDD)教育研究中的回归断点设计风险调整病例系列风险调整病例对照研究风险调整病例交叉设计风险调整队列研究风险调整的竞争风险分析风险调整 Cox 比例风险模型风险调整横断面流行病学研究风险调整的Kaplan-Meier分析风险调整巢式病例对照研究风险调整的IV期研究风险调整生存分析稳健反事实影响评估稳健模糊断点回归设计稳健逆概率加权法 (Robust IPW)稳健匹配估计量(偏差校正匹配)稳健倾向得分匹配稳健倾向得分加权法稳健回归不连续设计因果关系的敏感性分析教育研究中因果关系的敏感性分析对隐藏偏差的敏感性分析(Rosenbaum 界 / E 值)模拟辅助因果比较研究空间因果影响分析空间粗粒化精确匹配 (Spatial CEM)空间反事实影响评估 (SCIE)空间双重稳健估计空间反向概率加权(空间IPW)空间匹配估计量空间倾向得分匹配空间回归不连续设计 (Spatial RDD)空间因果敏感性分析空间合成控制法生存分析合成控制法 (SCM)教育研究中的合成控制法工具变量法/两阶段最小二乘法 (IV/2SLS)
ScholarGatePropensity Score Matching (Propensity Score Matching and Weighting). 于 2026-06-15 检索自 https://scholargate.app/zh/research-statistics/propensity-score-matching · 数据集: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026