我正在使用MatchIt根据倾向得分进行匹配，然后我正在检查标准化差异。我尝试手动计算一些匹配变量的标准化差异，但我得到的结果与模型输出的结果不同。
#run the model
ps<-matchit(y ~ ., data=mydata, method = "nearest", distance = "logit")
#store the results as a data frame
comp <- as.data.frame(summary(ps, standardize = TRUE)["sum.matched"])
#print the results
comp[, "sum.matched.Std..Mean.Diff." , drop=FALSE]
我的问题是：有没有人知道手动计算matchIt包中使用的标准化差异的公式？我对手段和比例的标准化差异的公式感兴趣（它们是不同的吗？也许这就是原因）
答案 0 :(得分：0)
我有同样的问题，我认为MatchIt使用的公式与最常用的公式不同。
根据Ho等人的文章（http://imai.princeton.edu/research/files/matchit.pdf） “standardize = TRUE选项将打印出标准化版本 平衡差异的平均差异是由标准化（划分）的 原始治疗组的标准差。“
所以包的公式中的分母应该是s（处理过的），而不是s的平方根（已处理）^ 2 + s（控制）^ 2.
答案 1 :(得分：0)
我根据数据中的变量类型使用以下公式：使用 stddiff 包。
SD1<- stddiff.numeric(data = Edrees, gcol = 1, vcol = ,2:4)
SD2<- stddiff.binary(data= Edrees, gcol = 1 , vcol = 6)
SD3<- stddiff.category(data = Edrees, gcol = 1, vcol = 7)