psm 常见匹配方式stata代码

PSM是处理因果推断中经常使用的一种方法，它能够通过匹配处理组和对照组来控制影响因素，从而降低因素混淆的影响，从而更准确地评估处理变量对结果变量的影响。

常见的PSM匹配方式有以下几种：

一、基于距离或分数匹配（Distance-based matching或Score matching）

这是常见的一种PSM方法，通过计算处理组和对照组的距离或分数差异，并选取最相近的一组对照组作为处理组的匹配组，从而实现匹配。Stata代码如下：

psmatch2 var1 var2 var3, outcome(outcome_name) logit trate(treatment_variable) kernel kwidth(bandwidth) caliper(caliper_threshold) mm

其中，var1、var2、var3为可能影响结果变量的协变量（Covariate）；outcome_name为结果变量的名称；treatment_variable为处理变量的名称；kernel和kwidth描述匹配方法的核函数类型和参数；caliper_threshold用来设定匹配组距离的最大阈值，即离群值筛选。

二、邻居匹配（Nearest Neighbor Matching）

该方法通常是选取每个处理组的最近邻对照组作为其匹配组，但有时为了确保完全匹配，需要使用多个对照组，这种情况下称作Coarsened Exact Matching（CEM）。Stata代码如下：

teffects nnmatch (outcome_name) (treatment_variable) (covariate_list), neighbor(number_of_neighbors) coarsened(0/1)

其中，covariate_list为候选匹配变量的名称列表；neighor用于设定每个处理组的最近邻个数；coarsened用来决定是否允许使用多个对照组实现完全匹配。

三、倾向得分匹配（Propensity Score Matching）

该方法通过将倾向得分相近的个体作为匹配组，从而实现处理组和对照组之间的匹配。Stata代码如下：

psmatch2 var1 var2 var3, outcome(outcome_name) logit trate(treatment_variable) pscore(pscore_variable) caliper(caliper_threshold) mm

其中，pscore_variable为倾向得分变量的名称，caliper_threshold和mm的含义同距离匹配方法。

综上所述，不同的匹配方法适用于不同的实验设计和研究领域，但PSM方法作为一种处理混杂因素的有效方法，能够在许多情况下提高因果推断的准确度和可信度。