Первое предупреждение связано с тем, что ваша модель оценки склонности дает точные прогнозы.Это указывает на небольшой размер выборки или нарушение позитивности (т. Е. Ваши лечебные и контрольные группы в корне отличаются).Вам не нужно беспокоиться об этом, если вы все еще получаете хороший баланс и хороший оставшийся размер выборки.
Второе предупреждение состоит в том, что ваша обработанная группа больше, чем ваша контрольная группа.Если вы делаете сравнение 1: 1 без замены, все блоки управления будут израсходованы до того, как все обработанные блоки получат соответствие.Чтобы исправить это, вам нужно сопоставить с заменой или подумать, действительно ли вы хотите обобщить данные контрольной группы и поменять метки на группах лечения.Вы можете сделать это, создав новую переменную, скажем notY, которая равна 1 - Y, и затем выполнить те же операции.
Ошибка заключается в том, что я полагаю, что вы используете тиббл, а не стандартные данныеРамка.MatchIt не полностью совместим с тибблами.Прежде чем приступить к анализу, попробуйте запустить data <- as_data_frame(data), чтобы преобразовать его обратно во фрейм данных.Возможно, вам придется загрузить в tibble пакет с library(), прежде чем сделать это.Причина, по которой я считаю, что тиббл может быть вашей проблемой, заключается в том, что match.data() не звонит cbind_all();он вызывает cbind(), который является универсальным методом, который отправляет методу класса, в данном случае, методу тиббла.Метод cbind для тиббла вызывает cbind_all().