如何使用`R`cem`软件包估算CEM匹配数据的线性回归模型的系数？

Question

我正在一个项目中，我们希望对治疗控制数据运行后续线性回归模型，其中使用cem程序包将治疗与对照进行了匹配，以进行粗化的精确匹配：] >

match <- cem(treatment="cohort", data=df, drop=c("member_id","period","cohort_period"))
est <- att(match, total_cost ~ cohort + period + cohort_period, data = df)
我想在“ cohort_period”交互项上估算系数和95％CI。似乎att程序包中的cem函数仅估算指定处理变量（在本例中为“队列”）的系数，同时在回归中调整其他变量。 

是否有方法返回其他回归项的系数和95％CI？

我正在一个项目中，我们希望对治疗控制数据运行后续线性回归模型，其中使用cem程序包将治疗与对照进行匹配，以执行...]]] >>

想通了！我使用了错误的数据包-而不是cem，我发现MatchIt和Zelig数据包允许我对匹配的数据执行精确匹配和参数回归：

library(MatchIt)
library(Zelig)

matched_df <- matchit(cohort ~ age_catg + sex + market_code + risk_score_catg, method="exact", data=df)
matched_df_reg <- zelig(total_cost ~ cohort + period + cohort_period, data = match.data(matched_df), model = "ls")

Answer 1

想通了！我使用了错误的数据包-而不是cem，我发现MatchIt和Zelig数据包允许我对匹配的数据执行精确匹配和参数回归：