PSM代码详解（涵盖近邻匹配、核匹配、半径匹配、马氏距离匹配及样条匹配）

简介：
本教程深入解析PSM代码，详述近邻匹配、核匹配、半径匹配、马氏距离匹配及样条匹配五大核心算法原理与应用实践。 掌握PSM（倾向评分匹配）的所有过程就等于学会了它！这包括近邻匹配、核匹配、半径匹配、马氏距离匹配以及样条函数匹配等各种方法，并且能够进行共同支撑假设检验和平衡性假设检验作图等操作。 PSM是一种统计学方法，用于分析使用非实验数据或观察数据时的干预效果。其理论基础是“反事实推断模型”，该模型假定每个研究对象在不同条件下都有两种结果：观测到的结果与未被观测到的结果。“如果A导致B”这种说法就是一种基于“事实陈述法”的因果关系表达方式。 PSM方法旨在处理观察性数据中的偏差和混杂因素，以使实验组和对照组之间的比较更加合理。这种方法最初由Paul Rosenbaum和Donald Rubin在1983年提出，并且通常应用于医学、公共卫生等领域。