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。