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观察性研究中的因果推断：倾向得分分析指南
Peter C. Austin
系统介绍倾向得分匹配、加权、分层等方法在观察性研究中的应用，用于减少混杂偏倚、估计处理效应，附有SAS、R、Stata代码。
倾向得分观察性研究因果分析
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《观察性研究中的因果推断：倾向得分分析指南》
Peter C. Austin
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核心观点3 条
1
倾向得分平衡观测组间协变量分布，模拟随机分组
2
匹配后需检查平衡性，不同方法（如最近邻、核匹配）结果可能不同
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倾向得分加权（如IPTW）能利用全部样本，但需处理极端权重
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《观察性研究中的因果推断：倾向得分分析指南》读书笔记 · Peter C. Austin
系统介绍倾向得分匹配、加权、分层等方法在观察性研究中的应用，用于减少混杂偏倚、估计处理效应，附有SAS、R、Stata代码。
3 条核心观点
- 倾向得分平衡观测组间协变量分布，模拟随机分组
- 匹配后需检查平衡性，不同方法（如最近邻、核匹配）结果可能不同
- 倾向得分加权（如IPTW）能利用全部样本，但需处理极端权重
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