在Logistic回归或Cox回归建模中，是否必须创建虚拟变量来计算倾向得分？

Question

我们是否应该使用logistic或Cox回归建模方法创建虚拟变量来计算倾向得分？

有人可以阐明这个问题吗？

Answer 1

您的答案是倾向得分是正确的。

例如，在倾向得分匹配中，您正在匹配倾向得分相似（处于暴露组的可能性）的人。

最终结果是概率，因此导致贝塔系数的变量的类型无关紧要，除非您有兴趣查看变量的二分形式，并且它们很重要。

我个人创建虚拟对象是因为当我查看匹配前和匹配后过程之间的绝对标准化差异时，恕我直言。

Answer 2

取决于。首先，您需要分类变量，而不是连续变量。如果您有连续变量，则不需要虚拟变量。如果您有分类变量，则需要虚拟变量，但是，SAS将通过CLASS语句为您创建虚拟变量。 Logistic或Cox回归过程中的每个过程都有说明如何处理分类变量的示例。

逻辑回归 https://documentation.sas.com/?docsetId=statug&docsetVersion=15.1&docsetTarget=statug_phreg_examples03.htm&locale=en

PHREG / COX回归 https://documentation.sas.com/?docsetId=statug&docsetVersion=15.1&docsetTarget=statug_logistic_examples02.htm&locale=en