倾向评分匹配的AUC 在R中

Question

以下是我在R中进行倾向分数匹配的方法：

m.out <- matchit(treat ~ x1+x2, data = Newdata, method = "subclass", subclass=6)
dta_m <- match.data(m.out)
propensity <- glm.nb(y ~ treat+x1+x2+treat:x1+treat:x2,data=dta_m)
summary(propensity)

其中，"治疗"是一个虚拟变量。

我想查看匹配函数(matchit(的准确性，因此我想在ROC曲线下获得面积。我的问题是如何在 PSM 中获得 AUC？ 谢谢。

Answer 1

你不应该这样做。在这里看到我的答案。一些研究表明，倾向评分模型(又名 C 统计量(的 AUC 与其性能之间没有对应关系。也就是说，倾向分数存储在matchit输出对象的distance分量中，因此您可以将这些分数和治疗向量放入一个函数中，该函数根据这些值计算 AUC。我不知道有什么函数可以做到这一点，因为正如我所提到的，使用倾向分数执行此操作不是好的做法。