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。

怎么用stata做psm倾向得分匹配

### 如何在Stata中实现PSM (Propensity Score Matching)

#### 1. 数据准备

为了执行倾向得分匹配(PSM)，首先需要准备好数据集。确保数据集中包含了处理变量（即是否接受了某种职业技能培训）、协变量以及结果变量（如个人收入）。这些变量用于估计倾向得分和评估处理效果。

use your_dataset.dta, clear

#### 2. 安装必要的包

安装`teffects`命令以及其他可能需要用到的相关软件包，比如`psmatch2`或`cem`等工具来辅助完成更复杂的匹配过程。

ssc install psmatch2

#### 3. 计算倾向得分

通过逻辑回归或其他适当的方法计算每个个体被分配到处理组的概率——这就是所谓的“倾向得分”。

logit treatment_variable covariate1 covariate2 ..., nolog
predict pscore, pr

此处`treatment_variable`代表二元处理状态；而`covariate*`则表示一系列预测因子。

#### 4. 执行匹配算法

选择合适的匹配策略实施实际的样本配对工作。这里展示了一个简单的最近邻一对一无放回匹配的例子：

psmatch2 treatment_variable using control_group_data , outcome(outcome_var) ///
    common caliper(.05) neighbor(1)

上述代码片段中指定了几个重要选项：
- `using`: 指定对照组的数据文件；
- `outcome()`: 结果变量名称；
- `common`: 表明只考虑重叠区域内的单位进行匹配；
- `caliper()` : 设置卡尺宽度以提高匹配质量；
- `neighbor()`: 控制邻居数量，默认为1意味着一对一匹配。

#### 5. 平衡性检验

验证经过匹配后的两组之间是否存在显著差异。这一步骤至关重要，因为只有当匹配成功消除了初始不平衡之后才能继续下一步分析。

pstest all, both graph

此命令将生成图表帮助可视化各协变量分布情况，并报告标准化偏差变化幅度。

#### 6. 进行因果推断

最后，在已经平衡好的样本上运行线性回归或者其他适合的形式化统计测试，从而得出关于政策干预净效应的有效结论。

regress outcome_var i.treatment_variable [pw=_weight], robust cluster(id)

注意这里的权重(`_weight`)是由之前步骤自动生成的一个新变量，用来反映每个观测值的重要性程度；同时采用聚类稳健标准误(clustered standard errors)能够更好地应对潜在异质性和序列相关问题[^1]。