Propensity-Score von logistischen Regression in MatchIT oder andere passende Software in R

Question

Ich habe meine eigene Propensity-Score erstellt, die ich gerne anpassen würde. Um jedoch auf den Punktestand zu passen, muss ich diesen Punktestand in einen passenden Algorithmus einspeisen. Ich kann es unter Verwendung der übereinstimmenden Bibliothek tun, aber ich würde bevorzugen, MatchIT zu verwenden (wegen der covariate Kontrollen und Zelig). Allerdings scheinen MatchIT und die anderen Bibliotheken (nonrandom, twang usw.) zu erfordern, dass die Bibliothek selbst auch die Punktzahl für das übereinstimmende Verfahren erzeugt. Irgendwelche Möglichkeiten dazu?

Answer 1

Verwenden Sie die matchit()-Funktion, wenn Sie einen Vektor ps der Abstandsmessungen (z. B. Ihre eigenen Neigungsbewertungen) haben, können Sie verwenden. Sie erhalten eine Warnung, die Sie ignorieren können, und sie passt auf Ihre Distanzmessung.