了解 matchit() 中的“比率”参数答案

【问题标题】：Understanding "ratio" parameter in matchit()了解 matchit() 中的“比率”参数
【发布时间】：2019-07-16 11:58:35
【问题描述】：

我无法理解 matchit() 函数中的“比率”参数。

根据文档，ratio = 1 参数与 method = "nearest" 应匹配 1:1 比率案例和控件。然而，在这种情况下，它似乎只是反映了原始变量的分布：

library(MatchIt)
data("lalonde")

attach(lalonde)
table(treat)                                  # 429 non treated, 185 treated
prop.table(table(treat))                      # 0.699 non treated, 0.301 treated
table(age, treat); t.test(age ~ treat)        # different
table(black, treat); chisq.test(black, treat) # different
detach(lalonde)

m_exact_test <- matchit(treat~age + black, data = lalonde, method = "exact", ratio = 1)

调用m_exact_test 返回：

Call: 
matchit(formula = treat ~ age + black, data = lalonde, method = "exact", 
    ratio = 1)

Exact Subclasses: 34

Sample sizes:
          Control Treated
All           429     185
Matched       262     161
Unmatched     167      24

363:161 的比率再次为 0.619 比 0.381。为了完整起见：在公式调用中切换 black 和 age 不会改变输出。

我从对Exact age matched match with Matchit doesn't work. 的回复中确实意识到控制：治疗比率倾斜是问题的一部分，但是我不明白为什么ratio 参数不能解决这个问题。

并且，为了完整起见：为什么 matchit() 函数 matchit(treat ~ re74 + re75 + educ + black + hispan + age,data = lalonde, method = "nearest") 的文档中的示例调用中没有出现此问题？

感谢您的帮助。

【问题讨论】：

标签： r match matching

【解决方案1】：

method = "exact" 的 ratio 参数被忽略。如果您想要 1:1 匹配（我不知道您为什么会这样做，因为更精确的匹配总是更好，其他条件相同），只需丢弃一些匹配的控制单元。此外，您误读了输出：匹配对照与处理的比率为 262 到 161，这与原始样本中对照与处理的比率不同。

使用method = "nearest" 时不会出现问题，因为该方法不会忽略ratio 参数，如文档中所述。

【讨论】：