傾向得分匹配法的研究探索及應(yīng)用.pdf_第1頁(yè)
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1、在實(shí)際試驗(yàn)研究中,估計(jì)和評(píng)價(jià)某種處理效應(yīng)的作用情況,采用隨機(jī)對(duì)照試驗(yàn)(randomized controlled trial,RCT)無(wú)疑是最理想的。隨機(jī)對(duì)照試驗(yàn)是實(shí)際試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)分析的基礎(chǔ),但隨機(jī)對(duì)照試驗(yàn)的應(yīng)用也受到一些限制,如研究費(fèi)用成本高、實(shí)際操作比較困難以及不適用于周期很長(zhǎng)的研究等這都限制了隨機(jī)對(duì)照試驗(yàn)的應(yīng)用。而非隨機(jī)化研究同樣存在一定局限性,如在于預(yù)后因素在組間分布的不均衡性以及各種偏倚的存在,會(huì)產(chǎn)生有偏的處理效應(yīng)估計(jì)。統(tǒng)計(jì)研究中

2、通常使用多元分析模型、分層法、匹配法等方法來(lái)控制選擇性偏倚。但這三種方法都不適用于混雜因素較多的情況。
  傾向得分是非隨機(jī)化研究中控制偏倚的一種新方法。近年來(lái),傾向得分方法以其研究步驟標(biāo)準(zhǔn)化程度高、易于理解等優(yōu)點(diǎn)而備受研究者的關(guān)注,并廣泛的應(yīng)用于各領(lǐng)域的非隨機(jī)化研究中。傾向得分的概念是由Rubin和Rosenbaum在1983年首次提出的,其概念是在給定一組協(xié)變量前提下,將任意一個(gè)研究對(duì)象分配到處理組或者對(duì)照組的條件概率。傾向得

3、分法的優(yōu)點(diǎn)是可以將多個(gè)協(xié)變量共同作用的結(jié)果表示出來(lái),傾向得分達(dá)到控制選擇性偏倚的目的是通過(guò)調(diào)整處理組和對(duì)照組之間的協(xié)變量均衡性來(lái)達(dá)到的。當(dāng)前,傾向得分法主要應(yīng)用于兩分組資料的研究,對(duì)于多分組資料領(lǐng)域還未普及,其原因是多分組資料的應(yīng)用中還有一些關(guān)鍵問(wèn)題尚待解決,比如匹配法中卡鉗值的選擇問(wèn)題、如何檢驗(yàn)靈敏度以及評(píng)價(jià)均衡性的方法等。
  本文采用傾向得分匹配法運(yùn)用到種煙對(duì)農(nóng)民的收入影響的研究中,整理數(shù)據(jù)并根據(jù)數(shù)據(jù)類型選擇合適的模型及納入

4、的協(xié)變量后,計(jì)算出傾向得分,再進(jìn)一步研究。在研究中,我們采用Probit模型,首先通過(guò)逐步引進(jìn)農(nóng)戶家庭特征變量來(lái)估算傾向得分,檢查種植煙葉戶和非種煙戶傾向得分平衡性以及模型的值,選擇滿足平衡性要求且值最大的變量組合用于最終傾向得分估算。Probit模型估算的值在2007至2010年分別為0.047、0.062、0.052和0.054,變量的選擇滿足平衡性要求。Probit模型估算說(shuō)明了個(gè)變量對(duì)于農(nóng)戶選擇種植煙草的影響。從具體的顯著性影響

5、看,在這4個(gè)調(diào)查年份中,農(nóng)戶家庭勞動(dòng)力比重越小,種植煙葉的可能性越大;農(nóng)戶山地面積比重越大越可能選擇種植煙草;農(nóng)戶家庭人數(shù)越多,選擇種植煙草的可能性越大。
  采用傾向得分匹配法評(píng)估種植煙葉對(duì)農(nóng)戶收入的效應(yīng),分析發(fā)現(xiàn),種植煙葉對(duì)農(nóng)戶收入的增加具有穩(wěn)健的正向效應(yīng)。利用傾向得分匹配法對(duì)農(nóng)戶種植煙葉的評(píng)估有別于利用描述性統(tǒng)計(jì)分析的結(jié)果。第一,兩種分析方法所考察的種植效應(yīng)遞減在趨勢(shì)上存在差別。從種煙戶和非種煙戶收入比較的描述性統(tǒng)計(jì)分析中我

6、們可以知道:種煙戶收入與非種煙戶收入的差異(倍數(shù))在2007至2010年這4個(gè)考察年間呈現(xiàn)出的趨勢(shì)變化比較大(從1.16到1.44再到1.18,最后到1.29);而利用傾向得分匹配法的分析則能看出種煙效應(yīng)總體呈現(xiàn)緩慢的遞增趨勢(shì)(從1.041到0.997,再到1.248,最后到1.387)。第二,傳統(tǒng)的描述性統(tǒng)計(jì)分析會(huì)高估種植煙葉對(duì)農(nóng)戶收入的效應(yīng)。在種植煙葉效應(yīng)評(píng)估方法上,本文采用不同的匹配算法評(píng)估種煙對(duì)農(nóng)戶收入的效應(yīng)。不同匹配算法所得的

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