Как оценить коэффициенты для модели линейной регрессии на данных, сопоставленных с CEM, используя пакет `R`` cem`?

Question

Я работаю над проектом, в котором мы хотели бы запустить последующую модель линейной регрессии на данных контроля лечения, где обработки были сопоставлены с контролями с использованием пакета cem для выполнения грубого точного соответствия:

match <- cem(treatment="cohort", data=df, drop=c("member_id","period","cohort_period"))
est <- att(match, total_cost ~ cohort + period + cohort_period, data = df)

, где я хотел бы оценить коэффициент и 95% CI для члена взаимодействия "cohort_period". Кажется, что функция att в пакете cem только оценивает коэффициент для указанной переменной обработки (в данном случае, «когорты») при корректировке для других переменных в регрессии.

Есть ли способ вернуть коэффициенты и 95% ДИ для других условий регрессии?

Answer 1

Разобрался! Я использовал неправильный пакет - вместо cem я обнаружил, что пакеты MatchIt и Zelig позволяют мне выполнять как точное сопоставление, так и параметрическую регрессию сопоставляемых данных:

library(MatchIt)
library(Zelig)

matched_df <- matchit(cohort ~ age_catg + sex + market_code + risk_score_catg, method="exact", data=df)
matched_df_reg <- zelig(total_cost ~ cohort + period + cohort_period, data = match.data(matched_df), model = "ls")