当我同时使用倾向分数时，如何将R中匹配函数的确切参数应用于一个变量

Question

我想用R中{ Match }的匹配函数，以倾向评分为距离，以一对一匹配为匹配方法，估计平均治疗效果(ATT)。在相同的匹配模型中，我想使用确切的参数并将其应用于一个特定的变量。

在运行logit函数来估计倾向得分之后，如下所示：

glm1 <- glm(treat~AREA_HA + SUMVIV_TOT + SUMPOB + COUNT + luz + potable + cocina_ele + altitudeme + river_mean + 
          paved_mean + unpaved_me + VDep_mean + VNacional_ + VVecinal_m + temp_mean + rain_mean + dccpp_mean + 
          distfloss_ + idh_mean + bmass_mean + slope_mean + distANP_me + ker10_mean + titled + for10 + for10_per + 
          floss_yr001 + floss_yr002 + floss_yr003 + floss_yr004 + floss_yr005 + floss_yr006 + floss_yr007 + floss_yr008 + 
          floss_yr009 + floss_yr010, family=binomial, data=comm.vars6)

在运行Match函数时，我尝试将确切的参数应用于变量26 ("titled")。代码如下：

rr1 <- Match(Y=Y, Tr=Tr, X=glm1$fitted, exact = c(0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0), M=1, replace = T)

然而，我收到了以下警告信息：

Warning message:
In Match(Y = Y, Tr = Tr, X = glm1$fitted, exact = c(0, 0, 0, 0,  :
length of exact != ncol(X). Ignoring exact option

我相信这是一个与X的结构有关的问题(=glm1 1$拟合)。因为当我使用以下矩阵时：

 Z<-with(comm.vars6,data.frame(AREA_HA , SUMVIV_TOT , SUMPOB , COUNT , luz , potable , cocina_ele , altitudeme , river_mean , 
                 paved_mean , unpaved_me , VDep_mean , VNacional_ , VVecinal_m , temp_mean , rain_mean , dccpp_mean , 
                 distfloss_ , idh_mean , bmass_mean , slope_mean , distANP_me , ker10_mean , titled , for10 , floss_yr001
                 , floss_yr002 , floss_yr003 , floss_yr004 , floss_yr005 , floss_yr006 , floss_yr007 , floss_yr008 , 
                 floss_yr009 , floss_yr010 , for10_per))

作为X和重新运行匹配函数：

rr1 <- Match(Y=Y, Tr=Tr, X=Z, exact = c(0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0), M=1, replace = T)

很好用！

为了能够同时使用倾向分数(glm1 1$拟合)和“标题”的确切参数=1，代码应该是什么样的呢？

Answer 1

下面是使用两个变量: PS (距离匹配)和标题(精确匹配)的函数应该是什么样子的粗略草图：

# get X mat
myMatchMat <- data.frame("PS"=glm1$fitted, "trim"=comm.vars6$trim)
# match
rr1 <- Match(Y=Y, Tr=Tr, X=X, exact = c(0, 1), M=1, replace = T))

因为您没有提供数据集，所以我无法测试代码，所以可能需要进行一些更改，但这就是Match函数的工作方式。