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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 ...
倾向匹配得分(PSM)是实践中应用最为广泛的一种匹配分析方法,基于可观测变量,将多个维度的变量变成一个变量,实现降维思想,通过PS值来定义变量的相似性,进而对非随机研究中混杂因素进行类似随机化的均衡处理,目的是减少选择性偏误,将干预组与之比...
1 经典PSM-DID模型的应用 1.1 数据 1.2 录入数据 版权保护,完整内容请阅读原文:PSM-DID两期数据 - 炊数据 (chuishuju.com) PSM-DID的经典方法假定为两期数据(处理前1期,处理后1期),PSM-DID经典方法得到了理论上的严格证明,因而可以放心使用。不过广义上来说,只要处理效应前仅包含1期数据、处理后有多期数据的...
在反事实框架下,PSM为“处理组”构造出与之相似的“控制组”,从而估计处理效应。包括倾向得分匹配简介、倾向匹配得分建模流程图、PSM操作命令及其具体应用 、论文讲解以及应用案例 第九讲,双重差分 包含DID原理及Stata案例操作应用 论文复制:Card andKreuger (1994),最低工资法能否会降低对低技能工人的需求;混合横截面...
在期刊示例中，可以参考特定文献，如使用psmatch2、kmatch等Stata命令进行PSM-DID分析。这些工具提供了实现PSM-DID分析的强大功能。最后，通过示例代码和期刊排版示例，进一步理解分析过程和结果的呈现方式。在实际应用中，PSM-DID提供了比较政策实施前后的效果，通过匹配处理组和控制组，确保了结果的可靠性。
PSM-DID在stata中的操作: 一步操作 使用diff命令一步完成 diffoutcome_var[if] [in] [weight] ,[ options] 常用option period(varname) 用于区别处理前后变量 treated(varname) 用于区别处理组和对照组的变量 cov(varlist) 协变量 kernel 指定使用核匹配 ...