应用 R 语言的倾向得分分析-2-分层

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教程介绍 教程首页 教程目录 教程地址：https://psa.bryer.org/chapter-stratification.html 教程正文 倾向得分分层利用倾向得分将人群进行分层，因此我们可以定义在所有观察到的协变量上大致相等的阶层(或群体)情况。分层是一个重要的方法，即使你更喜欢使用匹配方法，分层也经常用于评估平衡。 2.1第一阶段:估计倾向得分(逻辑回归) 首先，让我们使用国家支持工作示范(lalonde)数据集(lalonde 1986)的逻辑回归来估计倾向得分。在这里，我们使用Dehejia和Wahba(1999)使用的最终模型规范。 data(lalonde, package =  'Matching' ) lalonde_formu     hisp + married + nodegr + re74  + I(re74^2) + re75 + I(re75^2) lr_out               data = lalonde,               family = binomial(link =  'logit' )) summary(lr_out) 检查倾向分数的分布以确保我们有良好的重叠 lalonde $lr_ps  ggplot(lalonde, ………………………………