匹配技术已成为解决非随机研究中混杂效应的常用方法，其中倾向性评分匹配是一种常见的匹配技术，广泛应用于医学研究中，以估计某种治疗、政策或其他干预措施的效果。同时，本文也介绍R语言中的
MatchIt扩展包，包括其matchit()函数在倾向性评分匹配分析中的应用。
认识临床研究的匹配技术
1、认识匹配技术
在现代临床研究中，随机对照试验（Randomized Controlled Trials，RCT）被认为是验证治疗或干预效果的“金标准”。RCT通过随机分组的方式有效消除了处理组和对照组之间潜在的混杂因素，确保了试验结果的科学性。然而，尽管RCT有其独特优势，但它在人力、物力和财力上的高成本，以及时间上的高消耗，限制了其在多种疾病和广泛应用中的可行性。
与此同时，非随机对照研究（Non-randomized Controlled Trials，NRT）逐渐成为临床研究中的另一重要方法。与RCT不同，NRT在人群选择标准上相对宽松，具有更强的外推性，能够在更大的人群中推广其结果
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