R中倾向得分匹配的AUC答案

【问题标题】：AUC of Propensity Score Matching in RR中倾向得分匹配的AUC
【发布时间】：2020-06-05 00:09:05
【问题描述】：

这是我在 R 中进行倾向得分匹配的方法：

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，“treat”是一个虚拟变量。

我想看看匹配函数（matchit）的准确性，因此我想得到ROC曲线下的面积。我的问题是如何在 PSM 中获得 AUC？谢谢。

【问题讨论】：

如果有人能建议 R 中的任何软件包来解决类似问题，我将不胜感激

标签： r auc propensity-score-matching

【解决方案1】：

你不应该这样做。见我的回答here。多项研究表明，倾向评分模型（又称 C 统计量）的 AUC 与其性能之间没有对应关系。也就是说，倾向得分存储在matchit 输出对象的distance 组件中，因此您可以将这些和处理向量放入一个函数中，根据这些值计算AUC。我不知道执行此操作的函数，因为正如我所提到的，使用倾向得分来执行此操作并不是一个好习惯。

【讨论】：