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賓大導師統計學項目

賓大導師統計學項目

傾向評分匹配(Propensity Score Matching)在公共政策研究中的應用

賓夕法尼亞大學的科研導師親自指導學生,學習國際上前沿的統計學方法,并用指導學生用這種方法研究和探索其在公共政策領域中的應用

特色服務

  • 個性化定制
  • 高含金量科研實習項目
  • 賓夕法尼亞大學導師親自指導

方案簡介

  項目名稱:傾向評分匹配(Propensity Score Matching)在公共政策研究中的應用

  項目描述:傾向評分匹配(PSM)是目前在國際上最為流行的處理觀察研究(Observational Study)數據和因果推論的統計學方法之一,常用于醫學、公共衛生、經濟學等領域。 2016年, PubMed檢索顯示1206篇文獻采用了PSM進行統計學分析。而在2000年時,僅有1篇文獻采用PSM進行統計學分析。可見,傾向評分匹配目前正像雨后春筍一樣地發展和被廣泛應用。

 

  在觀察研究中,由于種種原因,數據偏差(bias)和混雜變量(confounding variable)較多,傾向評分匹配的方法正是為了減少這些偏差和混雜變量的影響,以便對實驗組和對照組進行更合理的比較。以公共衛生學方向的研究為例,假設研究問題是吸煙對于大眾健康的影響,研究人員常常得到的數據是觀察研究數據,而不是隨機對照實驗數據。因為吸煙者的行為和結果,以及不吸煙者的行為和結果,是很容易觀察到的。但如果要進行隨即對照實驗,招收大量被試,然后隨機分配到吸煙組和不吸煙組,這種實驗設計不太容易實現,也并不符合科研倫理。這種情況下觀察研究是最合適的研究方法。但是面對最容易獲得的觀察研究數據,如果不加調整,很容易獲得錯誤的結論,比如拿吸煙組健康狀況最好的一些人和不吸煙組健康狀況最不好的一些人作對比,得出吸煙對于健康并無負面影響的結論。從統計學角度分析原因,這是因為觀察研究并未采用隨機分組的方法,無法基于大數定理的作用,在實驗組和對照組之間削弱混雜變量的影響,很容易產生系統性的偏差。傾向評分匹配就是用來解決這個問題,消除組別之間的干擾因素。本項目旨在探索傾向評分匹配的方法論研究探索及在公共政策研究中的應用。

  報名條件:

  1.需要先修課程包括大學微積分,線性代數,和概率統計初步。

  2.能夠運用至少一門常用統計軟件(例如SAS,R,STATA)進行簡單的統計分析,例如t-test,linear regression.

  3.上過線性回歸,實驗設計,計量經濟學或因果推論(causal inference)的學生優先。

  項目時間:2-3個月

  項目方式:遠程,skypemeeting。

  報名時間和方式: 2016.7.6‐2016.9.6。報名需提交簡歷,成績單,有面試。

 

  項目名額:2個名額。

方案特色

  將由來自賓夕法尼亞大學的科研導師親自指導學生學習這種國際上前沿的統計學方法,并用指導學生用這種方法研究和探索其在公共政策領域中的應用。學生將會對常用的傾向得分匹配有清晰的理解,會比較各種統計方法的差異和優缺點,并能應用到具體的數據研究中,對結果進行客觀準確的解釋。

適合人群

  統計學,經濟學,數學,公共政策,公共衛生等

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