R中1:3倾向匹配后实际比例为1:2.7但SMD理想，结果是否合理？

我尝试匹配两组样本（对照组n=181，处理组n=39），常规1:1或1:2匹配无法得到理想的SMD结果，遂改为设置caliper=0.2的1:3最近邻倾向匹配。目前多数SMD<0.1，结果理想，但匹配后对照组为95例、处理组为35例，比例为1:2.7，与设定的1:3不符。我不理解R的matchit函数是如何执行匹配的，附上代码及控制台输出结果，恳请专业人士解答。

代码 #

set.seed(1000)
match_obj <- matchit(cabg_indication_new ~ age + gender + dm + dialysis + htn + copd + bav + pvd + cvd + previous_cabg + previous_mi + afib + reop, data = project2, method = "nearest", distance ="glm", ratio = 3, caliper = 0.2, replace = FALSE)

summary(match_obj, un = FALSE) 

控制台输出 #

Sample Sizes:
              Control Treated
All             181.       39
Matched (ESS)    87.5      35
Matched          95.       35
Unmatched        86.        4
Discarded         0.        0

出现匹配比例与设定的1:3不符，是以下几个规则共同作用的结果：

• 卡尺（caliper）限制：你设置了caliper=0.2，只有倾向得分差异在0.2范围内的对照样本才能被匹配给处理组样本。部分处理组样本可能找不到3个满足该要求的对照，只能匹配到更少的数量。
• 无放回匹配（replace=FALSE）：禁用放回匹配后，每个对照样本只能被匹配给一个处理组样本。当符合条件的对照数量有限时，先匹配的处理组会占用可用对照，导致后续处理组无法找到足够的匹配对象。
• 未匹配的处理组样本：控制台显示有4例处理组样本未被匹配，这部分样本因找不到任何符合卡尺要求的对照被排除，最终参与匹配的处理组仅35例。而这35例中，并非每一例都能找到3个符合条件的无放回对照，最终合计匹配到95例对照（95/35≈2.7）。

简言之，matchit的1:3最近邻匹配会优先保证匹配质量（满足卡尺）和无放回规则，而非强制达到设定的匹配比例。如果想更接近1:3比例，可以尝试：

• 适当放宽卡尺范围（比如调到0.25），但需注意不能过度放宽导致匹配质量下降；
• 开启放回匹配（replace=TRUE），允许同一对照被匹配给多个处理组，但这可能引入样本重复使用的偏倚，需谨慎评估。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者AdaWang