propensity score matching

倾向性评分匹配（propensity score matching）是一种统计方法，用于在处理观察数据时控制混杂因素。该方法通过计算每个个体的倾向性评分，将具有相似倾向性评分的个体进行匹配，从而消除混杂因素的影响，使得比较结果更加准确可靠。

相关问题

Propensity score; Propensity score matching

这是一个统计学的概念和方法，用于研究某一因素对某一结果的影响。Propensity score是指个体被纳入某一群体的概率得分，通过匹配具有相似propensity score的个体来消除混杂因素，从而得出更准确的因果效应估计。Propensity score matching是一种以propensity score为基础的匹配方法，在研究中可用于控制混杂因素的影响，提供更有力的证据。

Propensity Score Matching逐期PSM的stata代码

以下是使用 Stata 进行逐期 Propensity Score Matching 的代码示例：

1. 首先，需要使用 logistic 回归模型来估计每个个体的倾向得分 propensity score（PS）：

logistic treat x1 x2 x3 ... xn, nolog
predict p1 if treat == 1
predict p0 if treat == 0

其中，treat 是二进制的处理组变量，x1 到 xn 是控制变量。

2. 接下来，使用 psmatch2 命令进行匹配。假设我们要进行 1:1 匹配，使用 caliper 为 0.2。

psmatch2 treat, neighbor(1) caliper(0.2) exact(p1 p0) outcome(y)

其中，neighbor(1) 表示进行 1:1 匹配，caliper(0.2) 表示使用 0.2 的 caliper 进行匹配，exact(p1 p0) 表示精确匹配 propensity score，outcome(y) 表示匹配后计算 y 的平均差异。

3. 最后，使用 table 命令查看匹配后的结果。

table treat, c(mean y)

其中，treat 是处理组变量，mean y 是匹配后处理组和对照组 y 的平均值。

以上是一个简单的逐期 Propensity Score Matching 的 Stata 代码示例，具体实现可以根据实际数据和需求进行调整。