单次变量比匹配带精细平衡
统计方法学
2025-10-07 v1
摘要
变量比匹配是设计模仿目标随机对照试验（RCT）的观察性研究的灵活方法。为实现精细平衡——即匹配处理组和对照组在选定协变量上的边际分布相同——传统方法通常基于估计的整体数量将数据划分为层级，然后在每个层级内执行一系列1: k匹配，其中k由层级特定的整体数量决定。这一“分而治之”策略存在显著局限性：（1）最终合并样本中的精细平衡通常不成立，（2）可能丢弃不必要的控制样本。为解决这些问题，我们提出一种单次变量比匹配算法。该方法产生的设计在选定协变量上实现确切精细平衡，模拟假设RCT中单位首先被分组为不同大小的集合，然后在每个集合中指定一个单位接受处理而其他单位接受对照。此外，与“分而治之”方法相比，我们的方法在许多协变量上实现相当或更好的平衡，同时在最终匹配设计中保留更多控制样本。我们通过模拟和使用研究右心导管对危重症患者死亡率影响的数据集，展示了所提出设计相对于传统方法的优势。该算法已实现于R软件包match2C中。
引用
@article{arxiv.2510.04383,
title = {One-shot variable-ratio matching with fine balance},
author = {Qian Meng and Zhe Chen and Bo Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.04383},
year = {2025}
}