在数据分析的世界里，倾向得分匹配法（PSM）是一种强大的工具，尤其适用于因果推断研究。它通过减少组间偏差，帮助我们更准确地评估政策或干预的效果。今天，我们就用Python来实际操作一下这个方法吧！💻
首先，我们需要导入必要的库，比如pandas和statsmodels。接着，加载数据并进行初步探索，确保数据质量无误。然后，使用logistic回归模型计算每个样本的倾向得分，这一步是PSM的核心。🎯
接下来，利用得到的倾向得分，我们可以选择多种匹配方法，如最近邻匹配、半径匹配等。在Python中，`teffects`库提供了丰富的功能来支持这些操作。最后，验证匹配效果，检查协变量是否在匹配后达到平衡状态。🔬
通过这次实操，你会发现PSM不仅理论严谨，而且在实践中也非常高效。无论是学术研究还是商业决策，PSM都能为你提供有力的支持！📊💼
数据分析 PSM Python编程
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