stata在进行PSM ( propensity score matching) 方法后在回归分析的代码

Stata是一种广泛用于统计分析的软件，Propensity Score Matching (PSM) 是一种常用的匹配方法，用于处理观察数据中的选择偏差。在Stata中，PSM通常包括几个步骤：计算propensity score、找到合适的匹配样本、以及进行后续的回归分析。

首先，你需要安装`psmatch`命令，如果尚未安装，可以使用`ssc install psmatch`进行安装。假设已经安装好了，以下是基本的PSM流程：

1. 计算propensity score:

* 假设你的变量名为treatment (治疗组) 和 controls (对照组)
gen pscore = logit(treatment if treatment==1, controls)

* 使用pps命令查看得分分布和匹配比例
pps pscore

2. 确定匹配规则（例如1:1匹配）并创建匹配样本:

* 使用psmatch命令生成匹配样本
* 其中1表示采用一对一匹配，distance为距离度量（如 Mahalanobis距离）
* 如果需要保留原样本信息，可以添加选项`replace`
psmatch treat treatment==1 using matched_data, at(match_distance=0.1) one-to-one replace

* 检查匹配结果
use matched_data, clear
tab treat match_distance

3. 最后，在匹配后的样本上进行回归分析，例如二元logistic回归或线性回归：

* 对于二元结局变量outcome，做倾向分数匹配后的回归
reg outcome treatment if matched, nocons

* 或者对于连续结局变量，可以使用ivregress命令
ivregress twostep outcome treat on pscore