| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 缩略词表 | 第10-11页 |
| 第一部分 概述 | 第11-16页 |
| 一、前言 | 第11-13页 |
| （一）研究背景 | 第11页 |
| （二）研究现状 | 第11-12页 |
| （三）倾向性评分法引进 | 第12-13页 |
| 二、研究目的、意义、思路、步骤和内容 | 第13-14页 |
| （一）研究目的 | 第13页 |
| （二）研究意义 | 第13-14页 |
| （三）基本思路 | 第14页 |
| （四）研究步骤及内容 | 第14页 |
| 三、资料来源及研究平台 | 第14-16页 |
| 第二部分 数据获取与整理 | 第16-20页 |
| 一、数据获取 | 第16-17页 |
| 二、数据的清洗和规范化整理 | 第17-20页 |
| （一）数据的清洗 | 第17-18页 |
| （二）数据的规范化整理 | 第18-20页 |
| 第三部分 数据模拟 | 第20-25页 |
| 一、模拟实验理论依据 | 第20页 |
| 二、模拟参数及实现步骤 | 第20-23页 |
| （一）模拟主要参数 | 第21页 |
| （二）模拟的步骤与核心程序 | 第21-23页 |
| 三、模拟结果 | 第23-25页 |
| 第四部分 倾向性评分法的基本理论及实现 | 第25-38页 |
| 一、PS 的基本原理 | 第25-26页 |
| 二、PS 的应用范围 | 第26-27页 |
| 三、PS 的实现步骤 | 第27-38页 |
| （一）PS 值的估计 | 第27-29页 |
| 1. 建立模型 | 第27-28页 |
| 2. 变量选择 | 第28页 |
| 3. 模型优化与 C 统计量 | 第28-29页 |
| （二）PS 值的利用 | 第29-38页 |
| 第五部分 倾向性评分法在信号检测中的应用 | 第38-54页 |
| 一、PS 在模拟数据中的应用 | 第38-51页 |
| （一）信号检测方法的初步分析 | 第38-39页 |
| （二） PS 实现过程及结果 | 第39-51页 |
| 1. PS 分值的估算 | 第39页 |
| 2. PS 分层法 | 第39-47页 |
| 3. PS 匹配法 | 第47-50页 |
| 4. PS 多变量矫正法 | 第50页 |
| 5. PS 加权法 | 第50-51页 |
| 二、PS 在实际数据中的应用 | 第51-54页 |
| （一）初步检测结果 | 第52页 |
| （二）PS 均衡基线协变量 | 第52-53页 |
| （三）均衡后的关联估计 | 第53-54页 |
| 第六部分 讨论 | 第54-57页 |
| 一、研究结果 | 第54-55页 |
| （一）PS 应用于模拟数据 | 第54页 |
| （二）PS 应用于实际数据 | 第54-55页 |
| 二、研究特色和创新点 | 第55页 |
| （一）提高信号检测的质量 | 第55页 |
| （二）SRS 基线变量的最大利用 | 第55页 |
| 三、尚待解决的问题 | 第55-57页 |
| （一）SRS 数据的利用 | 第55-56页 |
| （二）PS 的不足及工具变量 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 附录1：综述 | 第61-67页 |
| 参考文献 | 第65-67页 |
| 附录2：PARSONS 贪婪法的 SAS 实现程序 | 第67-72页 |
| 附录3：硕士研究生期间发表的论文 | 第72页 |