[問題] propensity score matching 問題

[chiehfu (努力)]

在做propensity score matching時遇到了幾個問題:

1. 如果logistic regression只放age及gender這兩個變項, 跑出來還可以

   但只要再加一個變項 (可能要放的原本有10個變項), 年齡性別差距就非常大

   請問是何種原因?

2. 跑logistic regression時計算出來的分數分布非常廣, 0.001~0.6xx都有,

   我用網路上查得的 Parsons LS的方法 8→1 digit match似乎是不太能用的,

   請問何種方式比較適合?


謝謝!



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推 Rhomboid: 1. 我想先確定你logistic regression中dependent放什麼
→ Rhomboid:    你的dependent若和你新的變項很有關但是和性別較無關
→ Rhomboid:    自然跑出來的結果性別年齡兩組會差很多
→ Rhomboid:    你就用stratified matching解決
→ Rhomboid: 2. Nearest neighbor match即可 不用管有幾個digit?