傾向評分的主要目的是調整接受治療的機率，使觀察數據更類似於隨機試驗。這將提高因果估計的準確性，並可以更準確地評估治療和政策幹預的效果。
透過平衡協變量減少偏差
傾向評分的使用使我們能夠匹配治療組 c級聯繫人列表 和對照組之間的協變量的分佈。這使得減少混雜因素的影響並做出更可靠的因果推論成為可能。
如何解釋混雜因素的影響
為了考慮混雜因素的影響，採用傾向分數配對和加權等方法。如果使用得當，這些技術可以對治療的效果進行更嚴格的評估。
提高觀察數據中因果推論的準確性
在使用觀察資料的研究中，因果推 計算傾向得分的資料要求 論的準確性是一個挑戰。應用傾向評分使我們能夠調整治療組和對照組之間的差異並產生更精確的效果估計。
使用傾向評分的實際研究範例
在醫學研究中，傾向評分經常用於測試新藥的有效性。此外，傾向評分在社會政策評估和教育研究等各個領域中越來越廣泛的應用。
傾向分數計算程序與資料準備要點
為了計算傾向得分，我們首先需要準備適當的 萌設計 資料並選擇協變數。然後使用邏輯迴歸等統計模型來估計每個受試者接受治療的機率（傾向得分）。資料預處理非常重要，因為資料品質不佳會導致傾向分數估計不準確和結果可靠性降低。特別地，需要適當處理缺失值和去除異常值。