使用傾向評分時需要記住一些事項。首先，如果沒有選擇合適的協變量，偏差可能會仍然存在。此外，如果沒有徹底檢查估計模型的適合度，則存在推斷不正確的因果關係的風險。此外，傾向分數配對和加權後正確評估協變量平衡非常重要。有必要注意這些點並仔細進行因果推論。
傾向評分分析：實用指南
為了正確進行傾向評分分析，了解明確的步驟並意識到每個步驟可能出現的潛在問題非常重要。基本程序包括六個步驟：（1）準備數據，（2）估計傾向得分，（3）評估平衡，（4）應用傾向得分，（5）進行因果推斷，（6）解釋和報告結果。此外，選擇合適的模型和協變數也很重要，並且需要了解應採取的預防措施以避免錯誤應用。
傾向評分分析的基本步驟
傾向評分分析過程如下：
1. 資料預處理：處理缺失值、刪除異常值和選擇協變數。
2. 傾向評分估計：使用邏輯迴歸或機器學習估計治療的機率。
3.平衡檢查：檢查治療組和對照組之間的協變量平衡，並進行適當調整。
4. 應用傾向分數：使用配對、加權、分層等進行因果推理。
5. 結果的解釋和報告：適當地解釋應用傾向得分後的估計結果，並將其總結在論文或報告中。
透過依序執行這些步驟，我們可以使用觀察資料做出可靠的因果推論。
資料預處理與平衡檢查
資料預處理對於正確的傾向評分分析至關重 工作職能電子郵件列表 要。特別是，如果協變數有缺失值，處理不當會降低分析的準確率。可以利用多重填補和完整資料方法對缺失資料進行適當填補。此外，在估計傾向得分後，還需要檢查治 團體動力學的應用領域和範例 療組和對照組中協變量的分佈是否適當平衡。使用標準化平均差異 (SMD) 或 Love 圖來直觀地評估平衡是一個好主意。
如何解釋和報告分析結果
為了正確解釋傾向評分分析的結果，正確計算 全部 100 治療效果的估計值（平均治療效果：ATT 或 ATE）非常重要。此外，還可以提供信賴區間和統計意義的評估，以增加對結果的信心。報告和論文應清楚描述分析方法、資料特徵、平衡檢查結果和估計結果，並證明使用傾向分數進行因果推論是適當的。