深度：全面剖析倾向得分匹配方法理论及实践
2018-08-22 MedSci MedSci原创
在20世纪30年代之前，匹配法（也称控制法）在因果研究中占据了压倒性的地位，科学家认为只有将实验组和对照组的所有情况都尽可能接近，才能两组间的差异是否归于处理因素。但是，在要让实验组和对照组之前的特征（混杂）尽可能匹配，不仅难以操作，而且会消耗大量资源，尤其在很多情况下，很多因素是试验者难以去控制的。 为什么要做倾向值分析 在卫生领域，随机临床试验（RCT）是应用随机实验法最典型的例子。为
在20世纪30年代之前，匹配法（也称控制法）在因果研究中占据了压倒性的地位，科学家认为只有将实验组和对照组的所有情况都尽可能接近，才能两组间的差异是否归于处理因素。但是，在要让实验组和对照组之前的特征（混杂）尽可能匹配，不仅难以操作，而且会消耗大量资源，尤其在很多情况下，很多因素是试验者难以去控制的。 为什么要做倾向值分析 在卫生领域，随机临床试验（RCT）是应用随机实验法最典型的例子。为了证明某种处理（或因素）的作用，将研究对象随机分组并进行前瞻性的研究，可以最大程度上确保已知和未知的混杂因素对各组的影响均衡，阐明处理因素的真实效应。但RCT对研究对象严格的纳入和排除标准，无疑会影响研究结果的外推，同时费用和组织困难问题很多时候都是让人难以承受的。此外，很多研究问题无法做到随机，甚至有些情况下的随机是违反伦理道德的。 而非随机对照研究（如观察性研究和非随机干预研究）能够较好地耐受RCT中存在的问题，在实际应用中更为广泛。如何利用非随机化研究的资料探究因果，一直是流行病学和统计学研究中非常关注的问题。传统的控制混杂的方法如分层、匹配等控制的混杂因素有限，多因素分析的方法在概念上“控制了
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