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在用SPSS软件进行PSM分析时，因素放入协变量时，出现，不允许存在名义数字变量，怎么回事呢？
2023-05-30
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当使用SPSS软件进行PSM（倾向得分匹配）分析时，有时会出现“不允许存在名义数字变量”的错误提示信息。这个错误提示意味着该模型不允许将名义变量用作协变量。本文将探讨这一问题的原因，并提供一些解决方案。

首先，我们需要了解什么是名义变量。在统计学中，名义变量是指没有任何顺序或大小关系的分类变量。例如，性别、种族、职业等都可以被视为名义变量。而数字变量则是有数值大小和排列序列的变量。例如，年龄、收入等都是数字变量。在SPSS中，名义变量通常以字符格式存储，而数字变量则以数字格式存储。

接下来，我们可以思考一下为什么PSM不允许使用名义数字变量作为协变量。PSM是一种基于倾向得分的匹配方法，旨在通过匹配具有相似特征的样本来减小选择偏差。因此，协变量应该是能够反映出样本特征的连续型变量或有序分类变量。这是因为，如果使用名义变量作为协变量，就不能正确地衡量样本特征之间的差异，并且可能会导致匹配结果出现偏差。例如，如果将性别作为协变量，那么男性和女性之间的差异可能会与其他重要因素混淆，从而干扰了PSM的匹配效果。

那么，如何解决这个问题呢？以下是一些可能的解决方案：

  1. 将名义变量转化为有序分类变量 如果有必要使用名义变量作为协变量，可以尝试将其转换为有序分类变量。例如，可以将“男性”和“女性”分别编码为1和2，这样就可以将其作为有序分类变量来使用。但需要注意的是，在进行此操作之前，需要确保相应的编码不会引入其他的混淆因素。

  2. 使用其他连续型或有序分类变量作为协变量 如果没有必要使用名义变量作为协变量，可以考虑使用其他连续型或有序分类变量代替。例如，可以使用年龄、收入、教育程度等作为协变量，以反映样本之间的差异，并提供更准确的匹配结果。

  3. 在分析中排除名义变量 最后，如果无法解决该问题，可以考虑在PSM分析中完全排除名义变量。这样做可能会降低模型的预测能力，但是可以确保匹配结果的准确性。

总之，在进行PSM分析时，需要注意不允许使用名义数字变量作为协变量。如果必须使用这些变量，应该尝试将它们转化为有序分类变量或使用其他连续型或有序分类变量代替。否则，可能会导致匹配结果出现偏差，从而影响研究结论的可靠性。


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