1. 在Stata中进行PSM平衡性检验 首先,你需要使用psmatch2命令进行倾向得分匹配,并在匹配后进行平衡性检验。以下是一个基本的示例: stata * 加载数据 use your_data.dta, clear * 进行倾向得分匹配 psmatch2 treat var1 var2 var3, outcome(outcome_var) common * 检查平衡性检验的结果 estat balance 在这个...
Stata应用:倾向得分匹配PSM之实操(混合匹配+附数据/程序) 6829 3 03:15 App STATA17:一步完成PSM-DID 1.7万 4 08:51 App 【菜单版】stata三天写论文!PSM-DID及psmatch2应用实战 22.3万 300 08:55 App 解决内生性(3)——倾向性得分匹配(PSM) 1.6万 4 03:44 App Stata应用:倾向得分匹配PSM之协变量...
那么,PSM的核心原理是通过构建和匹配处理组(如参加医保的群体)和对照组(如未参加医保的群体)的倾向得分,使两组在协变量上尽可能平衡,从而尽可能减少非随机性带来的偏差。 具体而言,是通过“倾向得分”(propensity score),来匹配处理组和对照组中的个体,使得他们在协变量(即影响是否参与某个项目或政策的特征变量)上...
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(3)的结果,结果和图是同时生成...
在使用Stata软件进行PSM时，通过执行`psmatch2`命令进行匹配后，可以使用`pstest`命令检验平衡情况，以及`psgraph`命令绘图辅助分析。具体操作方法可通过`help`命令查阅以获取详细指导。参考陈强(编著),《高级计量经济学及Stata应用》, 第2版，本书提供深入理解平衡性检验的理论知识与Stata应用技巧，为研究...
📘Stata做PSM的步骤解析 🔍PSM,即倾向值匹配,是解决显性偏估问题的一种方法,常被用于稳健性检验。 📌使用条件:只需横截面数据,自变量通常为二分变量,但连续变量也可通过转换成为二分变量。同时,需要控制变量作为匹配变量。 📋步骤详解: 1️⃣ 进行匹配前平衡性检验,并挑选匹配变量及形式。
2.2 PSM 一般步骤 选择协变量 :尽可能涵盖有影响的相关变量; 获取PS 值:可以使用 probit 或 logit 模型估计; 检验平行假设是否满足:使得在匹配后的处理组均值和控制组均值较接近,保证数据平衡; 根据PS值将处理组个体和控制组个体进行配对:匹配的方法有最近邻匹配、半径匹配、核匹配等; ...
在Stata中进行倾向得分匹配(PSM)和相关分析时,有一些关键的步骤和技巧可以帮助你更好地调整显著性和相关性。以下是一些实用的方法: 生成倾向得分 📈 首先,你需要生成倾向得分。这可以通过logit转换来实现,具体命令如下: predict p gen q = log((1-p)/p) 设置随机种子 🔄 为了确保结果的可重复性,设置一个...
以age为例,5.6就是匹配后样本组与控制组的age的标准化差异,小于10%。只有一个变量u74的标准化误差大于10% ,但是也不大很多,并且只有一个变量,因此这个匹配的平衡性可以接受。平衡性检验了可以在匹配前进行,也可以在匹配后进行,只要检验结果可接受。 我们希望能够通过PSM的匹配消除这些差异...
图2:PSM平衡 表5:稳健性检验 表6:机制检验 表7-9:异质性检验 结论 继续学习 前情回顾 Mr Figurant:Stata学习:如何复刻一篇实证论文?(三)14 赞同 · 10 评论文章 文献来源 本文考察了中南大学商学院Ding Qian(音:丁前)、中南大学金属资源战略研究院院长黄健柏教授、中南大学商学院谌金宇副教授,在2023年发表在...