r - 如何在 R 中使用 matchit() 指定样本大小？

Question

我有一个包含 120 个实验对象和 147 个对照的数据框。我想让两组 100 人在年龄、性别和 BMI 上匹配。

使用 MatchIt 包:

match.it <- matchit(group ~ age + sex + bmi , data, method="nearest", ratio=1)
summary(match.it)$nn  #return sample sizes
          Control Treated
All           147     120
Matched       120     120
Unmatched      27       0
Discarded       0       0

您可以看到它会自动返回等于最小原始样本大小的样本大小。我想强制它只保留 100 个控制和 100 个处理过的样本，但我不想指定是哪些。我已经搜索了文档，但没有看到指定匹配样本大小的方法(仅处理与控制的比率)。

1. 有没有我忽略的方法？
2. 如果没有，有没有办法使用 match.data() 返回的“距离”指标来做到这一点？
3. 如果 MatchIt 不是适合这个的包，您知道更好的包吗？

谢谢

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更新:我能够使用 summary(match.it)$match.matrix 返回匹配的主题并将它们放入新的数据框中。我还包括了它们的距离并计算了每对距离之间的差异。如果我要用它来选择 100 对，我应该选择距离差异最小的那些，还是平均距离最小的，或者其他的。我对数学不够熟悉，无法确切知道如何解释距离。

编辑:修复了代码中的错字

Answer 1

我将简要说明我是如何解决我的问题的，然后在我有更多时间时尝试返回更详细的说明，包括一些代码。

matchit() 函数将按行号 [["matched.matrix"]] 返回匹配案例列表，而 match.data() 函数将返回具有原始数据的匹配案例，以及距离度量每个案例都是通过最近邻法计算的。

请记住，我真的不知道如何解释距离度量，所以我尝试了几种不同的方法来挑选最好的 100 对。我用每一对连续制作了一个数据框，并计算了距离的绝对差和距离的平均值。然后我测试了 100 对的不同子集，用于治疗组和对照组之间的年龄、性别和 BMI 的 t 检验。这五个小组是； 1. 随机选择 100 对， 2. 基于平均距离的前 100 对， 3. 基于平均距离的后 100 对， 4. 基于距离差异的前 100 对，以及 5. 基于距离差异的后 100 对。

在我的数据集中，第 5 组产生了最好的结果(各组之间在年龄、性别和 BMI 方面的差异最小)。我不确定这些结果是否会扩展到其他数据集，但如果更接近的差异意味着更接近匹配的案例，那是有道理的。

抱歉，如果我的冗长解释不是很清楚。我会尝试稍后回来编辑它以添加示例代码并清理它。