stata如何做psm
时间: 2023-05-04 21:05:41 浏览: 532
Stata是一款非常强大的数据分析软件,也可以用来进行PROPENSITY SCORE MATCHING(PSM)。下面是使用Stata进行PSM的基本步骤:
1. 数据准备:首先需要准备好用于进行PSM的数据集。通常包括暴露变量(Treated)、结局变量(Outcome)、控制变量(Covariates)和匹配得分(Propensity Score)等。
2. 估算PS:接下来,需要使用logistic回归模型来估算暴露变量与其他控制变量之间的关系,得到匹配得分。
3. 匹配样本选取:使用匹配算法,将那些匹配得分相近的暴露组和非暴露组样本配对起来,且每组中样本的匹配得分应该基本相同,样本之间应该是一对一的匹配。
4. 比较效应评估:最后,可以对匹配样本进行比较效应评估。可以用t检验或卡方检验对两组样本进行比较,衡量暴露变量对结果变量的处理效果。
总之,Stata是一种可以方便快捷地进行PSM分析的工具,只要你熟练掌握上述步骤,就可以使用它来进行高质量的数据分析。
相关问题
stata做psm的数据格式
对于进行PSM的Stata数据格式,需要满足以下要求:
1. 数据应该是面板数据格式,即每个个体在多个时间点有多个观测值。
2. 数据应该包括至少以下变量:个体识别符、时间识别符、处理组指示符、Y变量值、X变量值。
3. 如果使用匹配技术,那么还需要包括匹配因子(matching variable)。
4. 需要使用psmatch2命令进行匹配,匹配变量需要使用exact参数。
5. 可以使用check_balance命令来检查匹配后的样本是否平衡。
希望这些信息能对您有所帮助。
stata绘图psm核密度
Stata是一个统计分析软件,可以用来进行数据分析和绘图。PSM代表倾向得分匹配,是一种用来解决因果推断中潜在的混杂变量问题的方法。核密度图是一种用来可视化数据分布的方法,它通过在每个数据点周围的小区间内绘制小矩形,来展现数据的密度分布。在Stata中,可以使用psmatch2命令来进行PSM分析,同时可以使用kdensity命令来绘制核密度图。
首先,我们需要使用psmatch2命令来进行PSM分析,该命令可以根据指定的变量来进行倾向得分匹配。接着,我们可以使用kdensity命令来绘制PSM匹配后的两组数据的核密度图,通过核密度图可以清晰地看到两组数据的分布情况,从而对比分析其密度分布的差异。
在Stata中绘制PSM核密度图的具体步骤如下:
1. 使用psmatch2命令,对数据进行倾向得分匹配分析。
2. 使用kdensity命令,绘制两组数据的核密度图,可以通过在kdensity命令中指定不同的选项来调整核密度图的显示效果,比如添加不同的标记、线型等。
3. 可以使用图形参数设置命令,如xlabel和ylabel命令,来设置核密度图的横纵坐标标签,以及绘图标题等。
通过以上步骤,可以在Stata中绘制出PSM核密度图,从而直观地观察到经过倾向得分匹配后的两组数据的分布情况,帮助分析研究中的因果推断问题。