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PSM 之 pre-sorting data？
黃河泉
4516 22
2019-10-01
我常常看到许多人在做 PSM 时，都会重新 (随机) sort 资料，例如 (no offense，还有很多其他已发表之期刊文章之 code 也都是如此)：https://bbs.pinggu.org/thread-7349797-1-1.html，其指令类似：
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其实做这一步并没有比不 sort 资料来的好 (最多一样好)。当然，若有人可以指出我的错误，我也非常乐意聆听。
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飞鸿惊鸿
2019-10-1 15:06:01
做最邻近匹配时，必要
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黃河泉
2019-10-1 15:45:45
飞鸿惊鸿 发表于 2019-10-1 15:06
做最邻近匹配时，必要
虽然我完全看不出理由 (其实我这个帖子就是特别针对是你讲的"最邻近匹配"而写的)，很愿意听听你的意见 (理由为何)！
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飞鸿惊鸿
2019-10-2 21:08:55
黃河泉 发表于 2019-10-1 15:45
虽然我完全看不出理由 (其实我这个帖子就是特别针对是你讲的"最邻近匹配"而写的)，很愿意听听你的意见 (理 ...
在计算倾向得分的时候，一种常见的情况是，控制组中的多个观测的倾向得分完全相同。那么观测的初始排序就会影响最终的结果。对排序进行随机化的目的在于从多个倾向得分相同的候选者中“随机地”进行选择。
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黃河泉
2019-10-3 07:37:57
飞鸿惊鸿 发表于 2019-10-2 21:08
在计算倾向得分的时候，一种常见的情况是，控制组中的多个观测的倾向得分完全相同。那么观测的初始排序就 ...
你讲的理由跟我猜的完全一模一样 (这恐怕是唯一理由，但绝不是要多一步去执行随机 sorting 的理由)。的确， 可能在匹配过程中有可能遇到倾向得分完全相同 (虽然我认为机会不高，但这不是重点)，所以如同你所说的，观测的初始排序就会影响最终的结果，我完全赞成。但问题在于原始资料的排序本来就是一随机之实现状况，你再"随机地”排一次，结果就会比原先的排序结果好 (或更有代表性) 吗？答案很明显地是 (要讲三次)：
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蓝色
2019-10-5 07:34:55
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