opposite group. The KBM takes the w

opposite group. The KBM takes the weighted average of all the nonparticipants
and then matches, while RM is a variant of the NNM.
Hence the results for the NNM are presented first. Normally all PSM estimators
should yield the same results because with growing sample
size all become closer to comparing only exact matches.While nearest
neighbor matching, kernel based matching and radius matching are
only based on the propensity score, mahalanobis metric matching is a
multivariate covariate matching method that allows for inclusion of
the propensity score as well as other covariates. The choice of the
matching method usually involves a trade-off between average
matching quality (bias) and variance. In the current analysis the results
for the nearest neighbormatching are presented first as itmatcheswith
the nearest neighbor in the opposite group.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ตรงข้ามกลุ่ม KBM ใช้ค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของ nonparticipants ทั้งหมดแล้ว ตรง RM เป็น ตัวแปร NNMดังนั้น ผลลัพธ์สำหรับ NNM จะแสดงขึ้นก่อน ปกติทั้งหมด PSM estimatorsควรผลลัพธ์แบบเดียวกันเนื่องจาก มีการเติบโตอย่างขนาดทั้งหมดจะต้องเปรียบเทียบตรงกันเท่านั้นแน่นอน ในขณะที่ใกล้ที่สุดเพื่อนบ้านตรงกัน เคอร์เนลที่ใช้ตรงกัน และตรงกับรัศมีเดียวขึ้นอยู่กับการให้คะแนนสิ่ง mahalanobis ตรงกับวัดเป็นการตัวแปรพหุ covariate ตรงกับวิธีการที่อนุญาตให้สำหรับการรวมการให้คะแนนสิ่งตลอดจน covariates อื่น ๆ ทางเลือกของการวิธีการจับคู่มักจะเกี่ยวข้องกับการ trade-off ระหว่างค่าเฉลี่ยจับคู่คุณภาพ (อคติ) และผลต่าง ในการวิเคราะห์ปัจจุบันผลสำหรับ neighbormatching จะแสดงขึ้นก่อนเป็น itmatcheswithเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุดในกลุ่มตรงกันข้าม

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

กลุ่มตรงข้าม KBM ใช้เวลาถัวเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักของ nonparticipants
ทั้งหมดแล้วตรงกับในขณะที่RM เป็นตัวแปรของ NNM ที่.
ดังนั้นผลสำหรับ NNM จะนำเสนอครั้งแรก ปกติทั้งหมดประมาณ PSM
ควรผลผลิตผลลัพธ์เดียวกันเพราะมีตัวอย่างที่เพิ่มขึ้นทุกขนาดกลายเป็นใกล้ชิดกับการเปรียบเทียบที่แน่นอนเพียง matches.While ที่ใกล้ที่สุดจับคู่เพื่อนบ้านเคอร์เนลตามการจับคู่และการจับคู่รัศมีจะเพียงขึ้นอยู่กับคะแนนนิสัยชอบที่Mahalanobis ตัวชี้วัดการจับคู่เป็นตัวแปรร่วมที่ตรงกันหลายตัวแปรวิธีการที่จะช่วยให้การรวมของคะแนนนิสัยชอบเช่นเดียวกับตัวแปรอื่น ๆ ทางเลือกของวิธีการจับคู่มักจะเกี่ยวข้องกับการค้าระหว่างค่าเฉลี่ยคุณภาพการจับคู่(อคติ) และความแปรปรวน ในการวิเคราะห์ในปัจจุบันผลสำหรับ neighbormatching ที่ใกล้ที่สุดจะถูกนำเสนอเป็นครั้งแรกที่ itmatcheswith เพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุดในกลุ่มตรงข้าม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ตรงกันข้ามกลุ่ม . โดย kbm ใช้เวลาเฉลี่ยแบบถ่วงน้ำหนักของทั้งหมด nonparticipants
แล้วตรงกัน ขณะที่ RM เป็นตัวแปรของ nnm .
ดังนั้นผล nnm เสนอก่อน ปกติทั้งหมด PSM ประมาณ
ควรผลผลิตผลลัพธ์เดียวกัน เพราะมีตัวอย่างการเจริญเติบโต
ขนาดทั้งหมดใกล้ชิดเปรียบเทียบเพียงแมตช์แน่นอน ในขณะที่ใกล้
เพื่อนบ้านที่ตรงกันเมล็ดข้าวตามการจับคู่และรัศมีการจับคู่เป็น
เท่านั้นตามความโน้มเอียงคะแนน , mahalanobis เมตริกจับคู่เป็นสองวิธีการจับคู่ชุด

ที่ช่วยให้การรวมของความโน้มเอียงคะแนน รวมทั้งความรู้อื่นๆ ทางเลือกของ
วิธีการจับคู่มักจะเกี่ยวข้องกับการแลกเปลี่ยนระหว่างเฉลี่ย
ตรงกับคุณภาพ ( อคติ ) และความแปรปรวน ในการวิเคราะห์ผล
ปัจจุบันสำหรับ neighbormatching ใกล้จะแสดงก่อนเป็น itmatcheswith
เพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุดในกลุ่มตรงข้าม