1:1倾向性评分匹配(PSM)
2017-11-05 来源: 医咖会 作者: 李延龙

一、问题与数据

谈起临床研究,如何设立一个靠谱的对照,有时候成为整个研究成败的关键。对照设立的一个非常重要的原则就是可比性,简单说就是对照组除了研究因素外,其他的因素应该尽可能和试验组保持一致,这里就不得不提随机对照试验。众所周知,随机对照试验中研究对象是否接受干预是随机的,这就保证了组间其他混杂因素均衡可比。

 

但是有些时候并不能实现随机化,比如说观察性研究。这时候倾向性评分匹配(propensity score matching, PSM)可以有效降低混杂偏倚,并且在整个研究设计阶段,得到类似随机对照研究的效果,想看实例赶快戳:队列研究常用的倾向评分,到底是个啥?。与常规匹配相比,倾向性评分匹配能考虑更多匹配因素,提高研究效率。

 

这么“高大上”的倾向性评分匹配,是不是超级难学?错矣!今天就带大家轻松搞定1:1倾向性评分匹配。作为“稀罕”大招,并不是在所有版本的SPSS都可以实现倾向性评分匹配,仅在SPSS22及以上自带简易版PSM,对于其他版本或者想要体验完整版功能,就不得不去安装相应的软件(R软件、SPSS R插件、PS matching插件。。。超级难安装!那是需要运气和耐心的!感兴趣的小伙伴可以私聊~~~)。

 

本次使用SPSS22为大家演示1:1倾向性评分匹配。 

某研究小白想搞明白吸烟和高血压之间的关系,准备利用某项调查的资料进一步随访研究吸烟和高血压的关联,该项研究包括233名吸烟者,949 名不吸烟者。如果全部随访,研究小白感觉鸭梨山大,所以打算从中选取部分可比的个体进行随访。

 

这两组人群一些主要特征的分布存在显著差异(见表1),现准备采用PS最邻近匹配法选取可比的个体作为随访对象。

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