我实际上正在处理金枪鱼标签捕获数据。我想在两组个人之间进行采样之间的平衡，即在参考区域中标记的人员（治疗组）和在该区域以外的标签的人（对照组）。为此，我使用了MatchIt包。
我有3个协变量：长度（每5厘米箱），标记月份（1月至12月）和标记金枪鱼的结构。
所以有型号：treatment ~ length + month + structure
[最后一个变量，是一个分类变量，具有从A到E的5个等级。等级A几乎仅在治疗组中代表（对照组为6000个结构= A的个体，而对照组为300个结构= A的个体） 。
我首先使用最近邻法，但是平衡方面的改进并不令人满意。因此，我使用了精确且粗略的精确匹配方法。
尽管该精确方法应该为每个协变量匹配具有相同值的对。但是在输出的匹配数据中，治疗组中仍然有超过3000个结构= A的个体。
你们有一个解释吗？我红了很多，但没有找到答案。
谢谢
精确匹配和粗化精确匹配不执行1：1匹配。他们在对照组中找到与治疗组中的每个成员完全匹配的所有成员。子类是基于预测值的每种组合形成的，保留了既有已处理单元又有控制单元的任何子类，其他子类则被丢弃。没有配对发生。您的结果表明，您有许多控制单元与某些处理单元具有相同的协变量值（在CEM情况下几乎相同）。