🌟psm倾向得分匹配法举例一文读懂倾向得分匹配法(PSM)举例及应用 📊

在数据分析的世界里，倾向得分匹配法（PSM）是一种非常实用的工具。简单来说，它能帮助我们减少观察性研究中的偏差问题。例如，你想研究某种药物对患者康复的影响，但无法进行随机试验时，PSM就能派上用场！通过计算每个个体成为处理组或对照组的概率（即倾向得分），然后将相似得分的个体配对，从而实现组间平衡。

举个例子：假设你有一群患有相同疾病的病人数据，其中一部分接受了手术治疗，另一部分没有。利用PSM，你可以找到与接受手术者特征相近但未接受手术者的匹配样本，进而更准确地评估手术的实际效果。这种方法不仅提高了研究的科学性，还减少了人为选择带来的干扰。

💡 小贴士：实施PSM时，需确保协变量的选择全面且合理，避免遗漏关键因素哦！💪

数据分析 PSM 倾向得分匹配