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医路相伴，成就大医
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本篇文章介绍如何使用SPSS进行1：1的倾向性得分匹配，这里的1：1指的是两个样本量相同的组，可以分别命名为实验组和对照组；如果实验设计中，样本组的数目多于两个（例如有实验组、对照组和空白组），那么需要用1：m的倾向性得分匹配方法。两者的理论基础其实是类似的，差异在于匹配的数目不同。SPSS只能进行1：1的倾向性得分匹配。后面草堂君会介绍如何使用SAS进行1：m的倾向性得分匹配。 倾向性得分匹配 倾向性得分匹配从名字可知，该方法可以归结为两个大的步骤：1、评定每个研究对象（个案）的倾向性得分；2、根据倾向性得分近似而匹配的原则，对研究对象进行匹配分组。计算每个研究对象（个案）的倾向性得分可以通过logistic回归模型、Probit回归模型和判别分析模型等，最常用的是logistic回归模型，SPSS的1：1倾向性得分匹配就是采用logistic回归模型计算每个研究对象（个案）的倾向性得分。 对于倾向性得分匹配方法的理论，草堂君以下面的例子，再次对其分析逻辑做出解释。如下图所示，某课题组研究术后抑郁与术后高血压是否存在相关关系。分析者采用抑郁量表对研究对象（病人）是否患有抑郁症进行评定...
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