项目描述：倾向评分匹配(PSM)是目前在国际上最为流行的处理观察研究(Observational Study)数据和因果推论的统计学方法之一，常用于医学、公共卫生、经济学等领域。2016年，PubMed检索显示1206篇文献采用了PSM进行统计学分析。而在2000年时，仅有1篇文献采用PSM进行统计学分析。可见，倾向评分匹配目前正像雨后春笋一样地发展和被广泛应用。
报名条件：
1.需要先修课程包括大学微积分，线性代数，和概率统计初步。
2.能够运用至少一门常用统计软件(例如SAS，R，STATA)进行简单的统计分析，例如t-test,linear regression.
3.上过线性回归，实验设计，计量经济学或因果推论(causal inference)的学生优先。
项目时间：2-3个月
项目方式：远程，skypemeeting。
将由来自宾夕法尼亚大学的科研导师亲自指导学生学习这种国际上前沿的统计学方法，并用指导学生用这种方法研究和探索其在公共政策领域中的应用。
学生将会对常用的倾向得分匹配有清晰的理解，会比较各种统计方法的差异和优缺点，并能应用到具体的数据研究中，对结果进行客观准确的解释。
宾夕法尼亚大学的科研导师亲自指导学生，项目质量有保障！对本课程感兴趣的学生可以在线联系我们，了解具体的培训时间和收费等更多的详情！
