基于廣義增強(qiáng)模型的傾向性評(píng)分重疊權(quán)重加權(quán)方法研究

摘要： 目的 本研究構(gòu)建了基于廣義增強(qiáng)模型的傾向性評(píng)分重疊權(quán)重加權(quán)模型(GBM-OW)。方法 通過(guò)模擬數(shù)據(jù)探討在混雜因素與處理因素間關(guān)系復(fù)雜的情況下，不同樣本量，不同傾向性評(píng)分值重疊程度下GBM-OW模型在均衡混雜因素、效應(yīng)估計(jì)等方面的表現(xiàn)，并與多因素調(diào)整模型及其它三種傾向性評(píng)分加權(quán)模型進(jìn)行比較。結(jié)果及結(jié)論從模擬結(jié)果來(lái)看，當(dāng)變量之間關(guān)系復(fù)雜、樣本量大、傾向性評(píng)分值重疊程度小的情況下，G... ... （共6頁(yè)）