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。

相关问题

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

psm的stata代码

很抱歉，我不清楚您指的具体是哪个 PSM 的 Stata 代码。PSM 可能指的是 Propensity Score Matching，这是一种用于非随机化研究中处理处理选择偏差的方法。而 Stata 是一种常用的统计软件，可以用来进行数据分析。

如果您可以提供更具体的信息和要求，我可以更好地帮助您。