1. 背景介绍
很早就想写一篇有关PSM误用与滥用的文章，直到今天才从大脑里的一个想法变成了文字。希冀对各位朋友有些许启发。
PSM是一种统计学方法，任何统计学方法都有其适用条件，误用或者滥用很可能得到完全错误的统计学结论，误导读者。下面我们就以一个案例来讲解PSM是如何得出错误结论并误导读者的。
2. 案例分析
[案例1] 如下图1所示，数据中共有10个变量，614个观测，试验组185例，对照组429例。treat变量即为分组变量，”1″=试验组，”0″=对照组，试验组的研究对象接受了某种岗前的职业教育，对照组无特殊干预。Age(年龄), educ(受教育程度), black(是否黑人), hispan(是否拉丁裔), married(是否结婚), nodegree(是否获得学位), re74, re75为协变量, re78为主要结局变量(年总收入)。
图1. 变量定义。
研究对象的年总收入的影响因素很多，是否接受岗前的职业教育是可能的影响因素，其是否是独立影响因素需要校正其他影响因素后才可以下结论。本案例我们的统计分析策略有两个：1. 以总收入为结局变量，其它因素为协变量，构建一个多元线性回归方程，如果是否接受职业的
Original: https://blog.csdn.net/weixin_39957265/article/details/112363872
Author: weixin_39957265
Title: psm倾向得分匹配法举例_倾向性匹配得分分析(PSM)是一种不太靠谱的方法
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