stata如何做psm

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的psm数据格式

Stata的PSM数据格式指的是利用Stata软件进行倾向得分匹配分析时所使用的数据格式，即匹配后的数据格式。该数据格式包括一个或多个倾向得分，以及匹配前和匹配后的个体数据。其中，倾向得分是用来衡量个体比较倾向于哪一组（如干预组或对照组）的概率，而匹配前数据包括原始的处理组和对照组数据，匹配后数据则是通过倾向得分匹配得到的处理组和对照组中每个个体的匹配值。在Stata中，可以使用psmatch2命令进行倾向得分匹配分析，并生成psm格式的数据。