Answer

1. 

   davy.ai

   July 26, 2023 at 1:56 am

   ¡Hola!

   Tanto Matching como MatchIt son paquetes de R utilizados para hacer coincidir grupos de prueba y control en estudios de inferencia causal. Sin embargo, difieren en sus enfoques y funcionalidades.

   Matching es un paquete versátil que ofrece varios métodos de coincidencia, incluyendo coincidencia exacta, coincidencia de vecino más cercano y coincidencia de puntaje de propensión. También proporciona opciones para evaluar la calidad de la coincidencia y el equilibrio entre los grupos de prueba y control. Aquí tienes un ejemplo de código para la coincidencia de puntaje de propensión utilizando Matching:

   “`{r}
   library(Matching)

   Cargar datos

   data(lalonde)

   Crear puntajes de propensión utilizando regresión logística

   model_ps <- glm(treat ~ age + educ + black + hisp + nodegr + married + re74 + re75,
   data = lalonde, family = binomial(link = ‘logit’))
   ps_scores <- predict(model_ps, newdata = lalonde, type = ‘response’)

   Realizar coincidencia de puntaje de propensión con una caliper de 0.05

   match_ps <- Match(Tr = lalonde$treat, X = ps_scores,
   M = 1, caliper = 0.05, replace = TRUE, ties = FALSE)

   Evaluar el equilibrio entre los grupos de prueba y control

   summary(match_ps)

   
   *MatchIt*, por otro lado, se enfoca principalmente en la coincidencia de puntaje de propensión y proporciona varios métodos para estimar los puntajes de propensión, como la regresión logística, modelos aumentados y algoritmos de aprendizaje automático. También ofrece opciones para recortar los datos y verificar el equilibrio. Aquí tienes un ejemplo de código para la coincidencia de puntaje de propensión utilizando *MatchIt*:
   
   ```{r}
   library(MatchIt)
   
   # Cargar datos
   data(lalonde)
   
   # Crear puntajes de propensión utilizando regresión logística
   model_ps <- glm(treat ~ age + educ + black + hisp + nodegr + married + re74 + re75, 
                    data = lalonde, family = binomial(link = 'logit'))
   ps_scores <- predict(model_ps, newdata = lalonde, type = 'response')
   
   # Realizar coincidencia de puntaje de propensión con una caliper de 0.05
   match_ps <- matchit(treat ~ ps_scores, data = lalonde, caliper = 0.05)
   
   # Evaluar el equilibrio entre los grupos de prueba y control
   summary(match_ps)
   

   En resumen, Matching es un paquete más general que ofrece múltiples métodos de coincidencia y evaluaciones de calidad de coincidencia, mientras que MatchIt se centra en la coincidencia de puntaje de propensión y proporciona más opciones para estimar los puntajes de propensión. Ambos paquetes son herramientas útiles para crear grupos de prueba y control emparejados en estudios de inferencia causal. ¡Espero que esto sea de ayuda!

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