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 42:21 App 【爆肝】一口气看完12篇多期DID中文C刊文献(模型构建与变量处理),过年是内卷的好机会!
在进行倾向得分匹配PSM时，平衡性检验是确保处理组和控制组在协变量分布上接近的关键步骤。其目的是使估计结果更加准确，从而提高研究的可靠性。具体而言，平衡性检验关注的是匹配后处理组与控制组协变量均值的接近程度，以判断匹配是否成功实现了数据间的平衡。在统计学领域，数据平衡通常意味着协变量分布的...
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...
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 PSM的过程在这里就可以结束了,不过有的文章还会用匹配后的数据做个回归,你主分析用的什么回归,...
stata 中用 psmatch2 这个命令做PSM的话，可以用估计后命令 pstest 和 psgraph 检验平衡情况以及画图，...
2.2 PSM 的假设条件 共同⽀撑假设 (Common Support Assumption)平⾏假设 (Balancing Assumption)2.3 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...
1、PSM的基本原理 2、PSM应用场景 3、PSM的计算步骤 3.1 计算倾向得分 3.2 选择匹配方法 3.3 平衡性检验 3.4 计算平均处理效应 4、PSM实证步骤:stata代码 step01:安装psmatch2 step02:初步查看数据差异(非必须步骤) step1:将数据随机排序(非必须步骤) step2:进行匹配的一般命令(核心步骤!) step3:检验匹配后的...
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...
PSM的步骤 计算倾向值(采用logistic回归) 进行得分匹配 得分匹配的几种方法: (1)最邻近匹配(Nearest neighbor matching, NNM)(是否使用卡尺 with or without caliper) 以倾向得分为依据,在控制组样本中向前或向后寻找最接近干预组样本得分的对象,并形成配对。
本文主要包括倾向匹配得分命令简介、语法格式、倾向匹配得分操作步骤 思路,涉及倾向匹配得分应用、平衡性检验、共同取值范围检验、核密度函数图等内容。 1 命令简介 Stata does not have a built-in command for propensity score matching, a non-experimental method of sampling that produces a control group whose ...