stata psm代码

Stata是一种常用的统计分析软件，而PSM（Propensity Score Matching）又是一种常用的处理选择偏差的分析方法。下面是一个简单的Stata PSM代码的实例和解释。

首先，我们需要加载Stata的PSM库：

ssc install psmatch2

接下来，我们需要准备数据，包括处理组和对照组的指标。假设我们有以下数据集：

use mydata.dta, clear

然后，我们可以使用`psmatch2`命令来进行PSM分析。以下是一个示例代码：

psmatch2 treated_var, outcome(out_var) pscore(pscore_var) model(logit) neighbor(1) exact caliper(0.05) common

在这个例子中，`treated_var`是一个二进制变量，指示个体是否接受了处理。`out_var`是我们感兴趣的结果变量。`pscore_var`是倾向分数，通常用logistic回归模型预测得到，用于衡量个体接受处理的概率。`model(logit)`指定了使用logistic回归模型来预测倾向分数。`neighbor(1)`指定匹配的最近邻个体个数为1。`exact`表示精确匹配。`caliper(0.05)`表示只接受倾向分数在0.05范围内的匹配。

运行完上述代码后，Stata会生成一些结果，其中包括匹配的样本数、倾向分数的平均值、标准差以及匹配前后结果的比较等。你可以根据需要获取匹配后的数据集来进一步分析：

gen mate_id = _n
keep if _treated == 1 | mate_id == _n

以上就是一个简单的Stata PSM代码的示例。需要根据具体的研究问题和数据来进行相应的调整和解释。