R中的精确匹配和GenMatch

Question

因此，请遵循 Matching 包中的示例，尤其是 GenMatch 示例 Link to pdf here

按照这里的例子

library(Matching)
data(lalonde)
attach(lalonde)

X = cbind(age, educ, black, hisp, married, nodegr, u74, u75, re75, re74)

BalanceMat <- cbind(age, educ, black, hisp, married, nodegr, u74, u75, re75, re74,
                    I(re74*re75))

genout <- GenMatch(Tr=treat, X=X, BalanceMatrix=BalanceMat, estimand="ATE", M=1,
                   pop.size=16, max.generations=10, wait.generations=1)

Y=re78/1000

mout <- Match(Y=Y, Tr=treat, X=X, Weight.matrix=genout)
summary(mout)

我们看到所有治疗病例都与对照病例相匹配。现在假设我们想要精确匹配已婚状态（或任何其他变量）。但是我们还是想使用之前创建的 GenMatch 矩阵。

参考链接

Exact = .....如果提供了逻辑向量，则应为 X 中的每个协变量提供一个逻辑值。使用逻辑向量允许用户为某些变量指定精确匹配，但不能为其他变量指定精确匹配。当未找到完全匹配时，将丢弃观察结果。

所以下面的说法正确吗？？

mout2 <- Match(Y=Y, Tr=treat, X=X, exact=c(0,0,0,0,1,0,0,0,0,0), Weight.matrix=genout)
summary(mout2)

我会说不正确，好像你比较

summary(mout$weights)
summary(mout2$weights)

你得到相同的值

Answer 1

首先我应该说我以前从未使用过这些包和函数，我的回答纯粹是基于玩你的代码和函数文档。

似乎在Match() 函数中，Weight.matrix 优先于 exact 的记录不充分且未经警告。它的帮助页面有提示(?Match)：

权重矩阵：...

这段代码改变了反函数所隐含的权重 通过将第一个变量乘以 1000 得到方差 权重很高。 为了强制执行完全匹配，请参阅exact 和卡尺选项。

当它说您应该使用exact 来强制执行精确匹配时（而不是给出手动或从GenMatch() 计算的权重），在我看来，这似乎是在说您应该使用其中一个。然而，行为是当您向Weight.matrix 提供参数时，exact 似乎被忽略了。从函数中删除它，你会得到不同的结果：

> mout2 <- Match(Y=Y, Tr=treat, X=X, exact=c(0,0,0,0,1,0,0,0,0,0))
> summary(mout2)

Estimate...  1.7605 
AI SE......  0.86408 
T-stat.....  2.0374 
p.val......  0.041606 

我无法详细说明此更改的含义，因为我不熟悉其背后的理论。

我检查了Match() 的来源，但除了它调用了一个名为RmatchLoop() 的函数之外，没有任何用处，我无法在任何地方找到它（我猜它是内部包，而其他一些巫术是有必要看到它）。

基于此，我认为您的判断应该是天气还是不使用这两个论点是有意义的，而根据我的阅读，它没有。如果您实际上只想匹配其中一个，则没有理由为每个协变量赋予不同的权重。

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顺便说一句，您的代码可以使用一些改进，例如：

1. 避免使用attach，如果您决定使用与数据列同名的变量，这是很危险的。
2. 而不是cbinding 几乎所有数据帧的列，只是子集掉你不想要的那些：

代码：

X <- lalonde[,!(colnames(lalonde)=="re78" | colnames(lalonde) == "treat")]
#or
X <- subset(lalonde, select=-c(re78, treat)) #Subset is shorter in this case, but usually not recommended
#instead of
X = cbind(age, educ, black, hisp, married, nodegr, u74, u75, re75, re74)

BalanceMat 也可以这样做。另一个优点是您可以将数据保存为数据框。

1. 另外，对于 exact 参数，更简洁的方法是：

代码：

exact = colnames(X)=="married"

这样您就不太容易在列顺序等方面发生任何变化。