倾向性评分重叠部分太少

先把基线调平，两组数据基线相差太多就会影响倾向性评分

扩大样本量可以增加倾向性评分的重叠部分

在倾向性评分（Propensity Score, PS）匹配的过程中，确实可能出现两个组别之间的评分重叠效果较差的情况。这种情况可能会导致匹配效果不佳，从而影响研究结果。以下是一些建议，可以帮助改善两组间的倾向性评分重叠效果：

1. 放宽匹配的紧密度（caliper）：在倾向性评分匹配中，可以设置一个参数——紧密度，用于控制匹配对象的接近程度。如果设置的紧密度过小，可能导致匹配对象之间的倾向性评分差异较大，从而影响匹配效果。尝试增加紧密度参数，可以增加评分重叠的效果。

2. 使用局部倾向性评分匹配（Localized PSM）：局部倾向性评分匹配是一种改进的匹配方法，可以在一定程度上减轻评分重叠不足的问题。局部倾向性评分匹配会在每个处理组内寻找匹配对象，从而提高匹配效果。

3. 使用核匹配（Kernel Matching）：核匹配是一种基于核函数估计倾向性评分的方法，可以降低对评分分布的假设。核匹配可以考虑非参数方法，从而提高评分重叠的效果。

4. 重新评估模型：检查所使用的gbm或gam模型的假设和拟合效果。如果模型拟合不佳，可能导致倾向性评分估计不准确。在这种情况下，可以尝试使用其他模型或调整模型参数，以改善拟合效果。

5. 考虑其他平衡方法：如果倾向性评分匹配效果仍然不佳，可以考虑使用其他平衡方法，如逆概率加权（Inverse Probability Weighting, IPW）或多重插补（Multiple Imputation）。这些方法可以在一定程度上减轻因样本不平衡带来的偏差。

总之，在倾向性评分匹配过程中，可以通过调整匹配参数、使用局部倾向性评分匹配或核匹配等方法来改善评分重叠效果。同时，检查模型的拟合效果，并在必要时考虑其他平衡方法。

参考文献：

李智文，任爱国.倾向评分分层和回归分析.中国生育健康杂志.2010,21:（3）。

倾向性评分匹配，利用产生的倾向性评分，在试验组与对照组中选择研究对象，构成新的试验组和对照组，然后进行两组间干预因素作用的比较。此时参与分析的研究对象，已经不是我们当初所有的研究对象，是当初的一部分，而这一部分对象，在两组间，相关影响因素的分布是均衡的。