函数 MatchIt::matchit 的问题答案

【问题标题】：Problems with function MatchIt::matchit函数 MatchIt::matchit 的问题
【发布时间】：2020-05-28 12:05:06
【问题描述】：

您好，我想通过调整倾向得分来进行逻辑回归。但首先我想根据倾向得分来匹配条约和非条约。这是我的第一个脚本：

mod_match<-matchit(Treatment~Prop.score, method = "nearest", data = Epidemio.prop,caliper = 0.05)

这里是错误信息

matchit 中的错误(Treatment~Prop.score, method = "nearest", data = Epidemio.prop, : 数据中存在缺失值

因此，我从模型中删除了所有其他变量，除了两个没有缺失数据的感兴趣变量。

mod_match<-matchit(Treatment~Prop.score, 
method = "nearest",  data = Epidemio.prop[c("Treatment","Prop.score")],
caliper = 0.1)

我仍然有错误消息。

weights.matrix(match.matrix,treat,discarded) 中的错误：没有单位已匹配此外：警告消息：

1：在 max(pscore[treat == 0]) 中：max 没有非缺失参数；返回 -Inf

2：在 max(pscore[treat == 1]) 中：max 没有非缺失参数；返回 -Inf

3：在 min(pscore[treat == 0]) 中：min 没有非缺失参数；返回Inf

4: 在 min(pscore[treat == 1]) 中：min 没有非缺失参数；返回Inf

【问题讨论】：

始终明确说明任何非基础 R 函数来自哪些包。我在标题中添加了对包MatchIt 的引用（我认为这是您一直在使用的）。另请注意，使用全大写会被视为大喊大叫。
@MauritsEvers 感谢您的建议。但我也尝试了你提出的并没有解决问题。但是当我将变量“Treatment”更改为 0,1 时，它起作用了。
我没有提出任何建议。由于缺少样本数据，您的问题/问题无法重现。始终包含最少的样本数据，以便我们重现您遇到的问题。

标签： r propensity-score-matching

【解决方案1】：

问题是您没有提供任何用于倾向得分计算的变量（即，您只提供Treatment 和Prop.score，我不清楚它们的含义）。您需要传递一组辅助变量，这些变量将用于拟合预测倾向得分的模型。

另外，根据我使用MatchIt 的经验，无论缺失与模型中包含的变量无关，它都会引发与缺失值相关的错误。

我建议您使用要在模型中使用的变量创建一个辅助数据框，并删除（或估算）任何这些变量中具有缺失值的任何观察值。

类似这样的：

vars_to_keep <- c("Treatment", "x1", "x2", "x3", ... )
aux_df <- df[vars_to_keep]

# Select only complete cases (i.e. drop observations with at least one missing)
aux_df <- aux_df[complete.cases(aux_df), ]

mod_match <- matchit(Treatment ~ x1 + x2 + x3 + ..., method = "nearest", data = aux_df)

不过，this tutorial 是一个更全面的帮助。我建议你看看它。

祝你好运！

【讨论】：