倾向评分的分层:如何计算方差比

Question

我通过 MatchIt 包对倾向分数进行了分层：

install.packages("MatchIt")
library(MatchIt)
# Stratification on the propensity score
stra <- matchit(treat ~ X1 + X2 + X3, data = data.mc, , method = "subclass")
smry.stra <- summary(stra, standardize = TRUE)
data.stra <- match.data(stra) 

现在我想计算治疗组和对照组之间倾向评分的方差比。我可以只计算总治疗组和对照组的方差吗？

stra.ratio <- var(data.stra$distance[data.stra$treat == 1]) /
var(data.stra$distance[data.stra$treat == 0])

还是我必须以某种方式考虑地层和地层的权重？

提前非常感谢！

Answer 1

从软件包的文档中，值的描述weights：

"每个匹配的控制单元的权重与其匹配的

处理单元的数量成正比，控制权重的总和等于唯一匹配的控制单元的数量。 "

这向我表明，是的，我们应该采用加权方差。如果加权处理方差始终等于加权方差，我不会感到惊讶，因为权重应始终为 1，但我们肯定会看到控制方差的差异。

下面是使用 MatchIt 包附带的数据的可重现示例：

library(MatchIt)
library(SDMTools)
data(lalonde)
stra <- matchit(treat ~ age + educ + black + hispan + married + nodegree, data = lalonde, method = "subclass")
data.stra <- match.data(stra) 
treatment <- data.stra[data.stra$treat == 1, ]
control <- data.stra[data.stra$treat == 0, ]
stra.ratio <- wt.var(treatment$distance, treatment$weights) / wt.var(control$distance, control$weights)