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我正在尝试使用 MatchIt 在几个协变量上匹配两个样本，但我很难创建足够相似的样本。我的两个样本都很大（对照组约 1000 个，对照组约 5000 个）。

我希望获得与参与者尽可能匹配的匹配样本，并且我可以在对照组中丢失样本量。现在，MatchIt 只返回两组 1000，而我想要两个非常匹配的组，并且可以使用较小的组（例如，500 而不是 1000）。

有没有办法通过 MatchIt 或其他包来做到这一点？我宁愿避免使用随机抽样，然后尽可能匹配，因为我希望组之间尽可能接近匹配。

抱歉没有一个可重复的例子，我对使用 R 还是很陌生，不知道如何制作这个问题的样本......

下面是我用于匹配两组的代码。

data<- na.omit(data)
data$Group<- as.numeric(data$Group)
data$Group<- recode(data$Group, '1 = 1; 2 = 0')

m.out <- matchit(Group ~ Age + YearsEdu + Income + Gender, data = data, ratio = 1)
s.out <- summary(m.out, standardize = TRUE)
plot(s.out)

matched.data <- match.data(m.out)
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MatchIt与其他类似的软件包一样，它提供了几个匹配例程，使您能够使用这些设置。查看默认method设置为的参数。method = 'nearest'这意味着除非您指定，否则它将为每个治疗观察结果寻找最佳匹配。在您的情况下，您将始终有 1000 个配对匹配此设置。

您可以选择将其设置为method = 'exact'，这更具限制性。在文档中，您会发现：

该技术将每个处理单元与所有可能的控制单元匹配，在所有协变量上具有完全相同的值，形成子类，使得在每个子类中所有单元（处理和控制）具有相同的协变量值。

在 lalonde 数据集上，您可以运行：

m.out <- matchit(treat ~ educ + black + hispan, data = lalonde, method = 'exact')
summary(m.out)

结果，它丢弃了一些无法匹配的治疗观察。看看其他的可能性method，也许你会找到你更喜欢的东西。

话虽如此，请注意不要丢弃过多的治疗观察结果。如果这样做，您将使治疗组看起来像对照组（而不是相反），这可能会导致不需要的结果。

于 2019-07-02T03:11:43.370 回答
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您应该查看 package designmatch，它实现了一种称为基数匹配的匹配形式，它可以满足您的需求（即，找到产生所需平衡的最大匹配集）。与, 不同MatchIt，designmatch不使用距离变量；相反，它使用优化来解决匹配问题。您可以准确选择每个协变量的平衡程度，它会尽最大努力解决问题，同时保留尽可能多的匹配项。该方法在Zubizarreta、Paredes 和 Rosenbaum (2014)中有描述。

于 2019-07-06T08:54:30.357 回答