与 R 中的马氏距离的最近邻匹配答案

【问题标题】：Nearest-neighbor matching with the Mahalanobis distance in R与 R 中的马氏距离的最近邻匹配
【发布时间】：2020-11-24 07:17:34
【问题描述】：

我想使用 R 中的 MatchIt 包使用一些卡尺使用 Mahalanobis 距离执行最近邻匹配。 matchit函数的以下两个与马氏距离相关的参数我应该使用哪一个：

两者有什么区别？

文档对此非常简洁（参见第 16 和 19 页）：https://imai.fas.harvard.edu/research/files/matchit.pdf。

【问题讨论】：

【解决方案1】：

设置distance="mahalanobis" 和method="nearest" 使MatchIt 运行最近邻匹配与马氏距离，而不考虑倾向得分。并使用主公式中提供的协变量。

【讨论】：

【解决方案2】：

您应该使用后者。您需要distance 参数来确定将用于形成卡尺的倾向得分。设置mahvars将对mahvars变量进行马氏距离匹配，倾向得分将根据主公式中的变量进行估计。然后可以指定caliper 参数，它以倾向得分的标准差为单位定义卡尺的宽度。

【讨论】：

为了清楚起见，我试图将每个处理单元与最近的控制（具有最小的马氏距离）匹配，并且修剪（即丢弃）匹配最近的邻居是发现高于某个（马氏距离）阈值。我的计划，不涉及倾向得分。然而，仔细阅读，我认为 Caliper Matching 泛指基于倾向得分的切割。
我明白了。这在MatchIt 是不可能的。