倾向评分匹配 倾向评分匹配Propensity Score Matching简称PSM是一种统计学方法用于处理观察研究Observational Study的数据在观察研究中由于种种原因数据偏差bias和混杂变量confounding variable较多倾向评分匹配的方法正是为了减少这些偏差和混杂变量的影响以便对实验组和对照组进行更合理的比较这种方法最早由Paul Rosenbaum和Donald Rubin在年提出一般常用于医学公共卫生经济学等领域 以公共卫生学为例假设研究问题是吸烟对于大众健康的影响研究人员常常得到的数据是观察研究数据而不是随机对照实验数据Randomized Controlled Trial data因为吸烟者的行为和结果以及不吸烟者的行为和结果是很容易观察到的但如果要进行随机对照实验招收大量被试然后随机分配到吸烟组和不吸烟组这种实验设计不太容易实现也并不符合科研伦理这种情况下观察研究是最合适的研究方法但是面对最容易获得的观察研究数据如果不加调整很容易获得错误的结论比如拿吸烟组健康状况最好的一些人和不吸烟组健康状况最不好的一些人作对比得出吸烟对于健康并无负面影响的结论从统计学角度分析原因这是因为观察研究并未采用随机分组的方法无法基于大数定理的作用在实验组和对照组之间削弱混杂变量的影响很容易产生系统性的偏差倾向评分匹配就是用来解决这个问题消除组别之间的干扰因素