R: Соответствие показателя склонности с использованием MatchIt. Как указать желаемую точность соответствия для разных ковариат? - PullRequest
Новая
       7

R: Соответствие показателя склонности с использованием MatchIt. Как указать желаемую точность соответствия для разных ковариат?

0 голосов
/ 04 мая 2018

Я довольно новичок в R и особенно в методе сопоставления по оценкам склонности. Мой набор данных включает две группы людей, которые различаются по тому, лечились ли они или нет, к сожалению, они также значительно различаются по возрасту и продолжительности заболевания, поэтому я хочу соответствовать им.

Пока это мой код: 

set.seed(2208)
mod_match <- matchit(TR ~ age + disease_duration + sex + partner + work + academic,
                     data = Data_nomiss, 
                     method = "nearest",
                     caliper = .025)
summary(mod_match)

Этот код работает нормально, но мне было интересно, есть ли возможность оценить важность ковариат в отношении точности сопоставления? Для меня крайне важно, чтобы группы были как можно ближе по возрасту и продолжительности заболевания (числовые), тогда как остальные переменные (факторы) также должны быть сопоставлены, но для моих целей это может отличаться по средствам чуть больше, чем первая два.

При поиске решения моей проблемы я натолкнулся на просьбу этого парня, у которого была в основном та же самая проблема http://r.789695.n4.nabble.com/matchit-can-I-weight-the-parameters-td4633907.html

В этом случае было предложено объединить ближайшего соседа и точное совпадение, но перенос в мой набор данных приводит к непропорциональному сокращению моей выборки. В конце концов, мне хотелось бы получить какой-то индивидуальный процесс сопоставления, в котором основное внимание уделяется возрасту и продолжительности заболевания, а также задействуются последние три переменные, но более слабым образом.

У кого-нибудь есть идея, как это можно реализовать? Я был бы очень рад получить любые советы по этому вопросу, и спасибо за ваше время!

1 Ответ

0 голосов
/ 19 мая 2018

К сожалению, MatchIt не обеспечивает эту функциональность. Было два способа сделать это вместо использования MatchIt, но они немного продвинуты. Обратите внимание, что ни один из них не использует оценки склонности. Смысл сопоставления баллов склонности состоит в том, чтобы сопоставлять по одному числу балл склонности, что делает процедуру сопоставления слепой к исходным ковариатам, для которых требуется баланс.

Первый - использовать пакет Matching и включить собственную матрицу весов в Weight.matrix в Match(). Вы можете увеличить вес и длительность заболевания в весовой матрице.

Второй - использовать пакет designmatch для сопоставления количества элементов, который позволяет вам указать ограничения баланса, и он будет использовать оптимизацию, чтобы найти наибольшую выборку, которая удовлетворяет этим ограничениям. В bmatch() введите интересующие вас ковариаты в аргумент mom, который также позволяет вам включать определенные ограничения баланса для каждой переменной. Вы можете требовать более строгих ограничений баланса для возраста и продолжительности заболевания.

...