MatchIt（6）: 匹配时纳入抽样权重

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MatchIt : 匹配时纳入抽样权重 https://kosukeimai.github.io/MatchIt/articles/sampling-weights.html#introduction 引言 抽样权重（也称为调查权重）在使用大型、具有代表性的数据集时经常出现。它们用于确保任何估计量可以推广到由权重定义的目标人群。证据表明，在倾向评分匹配分析中需要纳入抽样权重，以获得在加权人口中的有效和无偏的处理效应估计【@dugoff2014; @austin2016; @lenis2019】。本文演示如何在 MatchIt 中使用抽样权重进行倾向评分估计、平衡评估和效应估计。幸运的是，这样做并不复杂，但需要注意确保正确纳入抽样权重。假设读者已经阅读了其他讲解匹配( vignette("matching-methods") )、平衡评估( vignette("assessing-balance") )和效应估计( vignette("estimating-effects") )的文档。 我们将使用与 vignette("estimating-effects") 中相同的模拟玩具数据集，但添加了一个抽样权重变 ………………………………