PSM倾向得分匹配操作及结果解读 P1: PSM的流程—(2)是基于控制组和处理组进行PSM匹配—(3)和(4)是做平衡性检验—(5)是做核密度函数图表 p2展示内容是(2)的结果,主要看ATT,必须显著才能证明解释变量和被解释变量之间有因果关系,difference是x和y的相关性系数,看和假设的方向是否一致 p3和p 4展示的内容是(...
- 可以使用t检验、方差分析、卡方检验等方法来统计检验匹配后两组在基线特征上是否存在显著差异。 - 如果统计检验结果显示差异不显著(p值大于0.05),这表明匹配后的均衡性较好。 5. 临床意义: - 解读SMD和统计检验结果时,需要结合研究背景和临床意义。 - 例如,在某些研究中,即使是SMD大于0.1,只要在临床上是可接...
倾向得分匹配4(下)/PSM/Stata 操作详解:倾向得分结果解读、匹配数据回归 8.1万 254 22:09 App 倾向得分匹配4(上)/PSM/Stata 操作详解:计算倾向得分、倾向得分匹配指令 2510 -- 8:08 App PSM-DID原理以及Stata实现 2.6万 13 3:23 App Stata应用:倾向得分匹配PSM之平衡性检验(附数据+程序) 1.8万 21 42:...
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2.1 PSM 模型设定 对于个体 ,根据是否进行某项处理可以分为两种结果:表示个体是否进行某项处理,即 1 表示处理,0表示未处理; 对于离散变量: gen dv_dum=2 //dv是指变量,dv_dum是指生成自变量的二元变量。 replace dv_dum=0 if dv=0 replace dv_dum=1 if dv=1 ...
首先，根据控制组和处理组进行PSM匹配。接着，进行平衡性检验以确保匹配后的组别在控制变量上具有相似性。然后，绘制核密度函数图表，直观展示匹配前后处理组和控制组的差异。在PSM的实施过程中，重点是查看ATT（平均处理效应），确保显著性，以证明解释变量和被解释变量之间存在因果关系。为了更好地理解PSM...
PSM操作过程及其结果的直观解读在研究企业R&D投入对performance影响时，匹配估计方法的核心是寻找在除R&D投入外其他因素（如公司规模、杠杆率等）高度一致的控制组企业，以此来解析performance差异与R&D投入之间的因果关系。PSM（倾向得分匹配）的步骤包括：首先，基于控制组和处理组进行匹配（步骤2）；接着，...
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