MatchIT中标准化差异的公式？
MatchIT中标准化差异的公式？
提问于 2015-03-25 10:16:13
我使用MatchIt根据倾向性分数进行匹配，然后检查标准化差异。我试图手动计算一些匹配变量的标准化差，但我得到的结果与模型的输出不同。
#run the model
ps<-matchit(y ~ ., data=mydata, method = "nearest", distance = "logit")
#store the results as a data frame
comp <- as.data.frame(summary(ps, standardize = TRUE)["sum.matched"])
#print the results
comp[, "sum.matched.Std..Mean.Diff." , drop=FALSE]我这里的问题是:有人知道matchIt包中使用的手动计算标准化差的公式吗？我对均值和比例的标准化差的公式感兴趣(它们是不同的吗？也许这就是为什么)
回答 2
Stack Overflow用户
发布于 2016-03-15 03:05:31
我也有同样的问题，我认为MatchIt使用的公式与最常用的公式不同。
根据Ho等人的文章(http://imai.princeton.edu/research/files/matchit.pdf)，“标准化=真选项将打印出平衡测量的标准化版本，其中平均差被原始处理组中的标准差标准化(除以)。”
因此，包的公式中的分母应该是s(已处理)，而不是s(已处理)^2+s(控制)^2的平方根。
Stack Overflow用户
发布于 2018-07-23 08:46:27
我根据数据中的变量类型使用了以下公式:使用stddiff包。
SD1<- stddiff.numeric(data = Edrees, gcol = 1, vcol = ,2:4)
SD2<- stddiff.binary(data= Edrees, gcol = 1 , vcol = 6)
SD3<- stddiff.category(data = Edrees, gcol = 1, vcol = 7)页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/29246341
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