倾向得分匹配法介绍
stata：倾向得分匹配（PSM）
stata：倾向得分匹配（PSM）导读：在经济学中，我们常常希望评估项目实施后的效应，一般的做法是加入虚拟变量，但是这种做法并不科学。
例如政府推行就业培训计划，该项目的参与者，我们将其称作处理组（treatment group），未参与的培训的样本称作控制组（control group）也叫对照组。
PSM考虑就业培训的处理效应评估。
我们一般的做法是比较两组的收入状况。
如果这样处理，可能得到的结论是参加培训的收入低于未参加培训者。
这是由于一开始选择控制组的样本时，选择范围比较广阔，存在选择偏差。
所以在此介绍倾向得分匹配方法（PSM）。
本文在此就不介绍相关理论了，因为小编的理论也不是特别的好，如果想学习的可以参阅连玉君老师的相关视频（重点推介），大概有5个课时；同时也可以参考陈强老师的《高级计量经济学及stata应用》中的第28章处理效应。
在此小编仅仅介绍stata的相关操作。
1、安装psmatch2ssc install psmatch2，replace2、导入数据，方法比较多，可以粘贴复制、也可以使用命令use E:\BaiduNetdiskDownload\A\labor.dta,clear3、命令语法格式介绍psmatch2 D x1 x2 x3 ,outcome(y) logit ties ate common odds /// pscore(varname) qui对以上的标准命令进行解析D为处理变量，是虚拟变量即是否参加培训x1 x2 x3是协变量，一般的称呼也叫解释变量outcome(varname)是输出变量，例如收入logit 表示计算得分的时候使用logit模型，如果不写Logit，默认为probit模型计算得分，在连玉君的视频中论述了二者并不存在明显的差异。
ties表示包括所有倾向得分相同的并列个体，默认按照数据排序选择其中一位个体。
ATE表示同是汇报ATE、ATU、ATT，大家看书重点了解common表示仅对共同取值范围内的个体进行匹配odds使用几率比（odds ratio）算法为p/(1-p),熟悉logit模型的应该了解qui屏幕中不显示logit模型估计过程，可以节省运算时间4 匹配方法连玉君的视频教程讲了三种：最近0匹配、半径匹配、核匹配；陈强老师讲了6种，如果想详细学习，可以参考他们的相关视频与书籍。
倾向得分匹配法介绍
倾向得分匹配法介绍倾向得分匹配法介绍本研究主要考察政府对企业研究开发补贴的影响，由于传统的模型例如采用普通最小二乘法（OLS）估计的多元线性模型难以有效地解决可能存在的样本选择性偏差和遗漏关键变量所造成的内生性这两个关键性问题。
因此，本研究主要采用倾向得分匹配法（propensity score matching，PSM）对政府对企业研究开发的补贴与企业发展水平的实证关系进行稳健性的因果推断。
一、模型构建1、政府补贴的二值分类指标倾向得分匹配法方法的理论框架是基于“反事实推断模型”，即假定任何因果分析的研究对象都存在可以观测到的和未被观测到的两种结果。
以本研究为例，根据建模的需要，首先将样本企业分为两种类型，比较样本企业在“受到补贴”与“没有受到补贴”这两种状态下是否存在系统性差异。
一类是获得政府在研究开发方面给予补贴的企业，即处理组（T，treatment group）；另一类是没有获得政府补贴的企业，即为控制组（C，control group），由此建立二元虚拟变量D s={0，1}。
当D s=1时，表示该企业S获得了政府补贴；当D s=0时，表示该企业S为参照组，没有获得政府补贴。
2、倾向得分匹配估计（PSM）根据倾向得分匹配法方法的估计思路，假设lnincome表示企业发展水平的结果变量，lnincome1表示获得政府补贴的企业发展水平，lnincome0表示未获得政府补贴的企业发展水平。
根据Rubin反事实估计的设定要求，本研究将获得政府补贴对企业发展水平影响的参照组平均处理效应（ATT）、控制组平均处理效应（ATU）和平均处理效应（ATE）分别定义为公式（1）-（3）。
ATT=E[(lnincome1- lnincome0) | X, subside=1] （1）ATU= E[(lnincome1- lnincome0) | X, subside=0] （2）ATE=E[(lnincome1- lnincome0) | X] （3）其中，X 为影响企业发展水平的一系列自变量；参照组平均处理效应（ATT ）测度的是试验组样本（获取政府补贴的企业样本）在获取政府补贴前后发展水平变化的期望值；控制组平均处理效应（ATU ）测度的是对照组样本（未获取政府补贴的企业样本）在获取政府补贴前后发展水平变化的期望值；平均处理效应（ATE ）测度的是样本满足“个体处理效应稳定假设”前提下，同一样本企业在获取政府补贴前后发展变化的期望值。
倾向得分匹配（Propensity?Score?Matching）?通俗解析及在Stata里的运用
倾向得分匹配（Propensity Score Matching）通俗解析及在Stata里的运用倾向得分匹配法是一种研究方法，它在研究某项治疗、政策、或者其他事件的影响因素上很常见。
对于经济、金融学领域来说，比如需要研究某个劳动者接受某种高等教育对其收入的影响，或者比如研究某个企业运用了某项管理层激励措施以后对企业业绩的影响。
如果我们简单地将是否执行了某项时间作为虚拟变量，而对总体进行回归的话，参数估计就会产生偏误，因为在这样的情况下，我们只观察到了某一个对象他因为发生了某一事件后产生的表现，并且拿这种表现去和另一些没有发生这件事情的其他对象去做比较。
这样的比较显然是不科学的，因为比较的基础并不同。
通俗地说，我们真正要做的是考虑，如果拿小明来说，小明读了研究生和小明没有读研究生，他的收入会差多少？可是小明已经读了研究生，我怎么才能估计出他要是不读研究生，他的收入会是多少呢？于是，我们引入“倾向得分匹配”这样一种研究方法。
英文叫Propensity Score Matching。
这种方法能让我们从一大堆没有参加培训的人群中（也就是我们的总体样本的一个子集），对每个人读研究生的概率进行估计，然后选出和小明具有非常相似的去读研究生的概率，可是没有去读的同学小刚——作为小明的对照，然后再来看他们的区别。
当样本中的每个研究生”小明“都找到了匹配的非研究生”小刚“，我们便能对这两组样本进行比较研究了。
1. 所以第一步，我们要对总体样本执行probit或者logit模型，然后估计出每一个观测对象读研究生的概率是多少。
以probit模型为例，在stata中，执行以下命令：probit [dependent var] [independent var]其中，[dependent var]是一个0或1的二进制变量，1代表该对象读了研究生，否则是0。
2. 对每一个观测值，我们根据估计出来的probit模型，算出他读研究生的概率是多少。
倾向匹配得分结果解读 -回复
倾向匹配得分结果解读-回复以下是一篇1500-2000字的文章，逐步解释倾向匹配得分结果的含义和解读过程。
[倾向匹配得分结果解读]引言：倾向匹配是一种用于分析因果关系的方法，它可以帮助我们理解某个因素对另一个因素的影响程度。
得分结果反映了两个因素之间的相对关系，本文将一步一步解释如何解读倾向匹配得分结果。
一、理解倾向匹配方法倾向匹配是一种被广泛应用于社会科学研究中的一种统计方法，它通过选择是否接受某项干预措施（例如：药物治疗、政策干预等）的倾向来建立一个参照组，从而实现对干预效果的估计。
倾向匹配得分是在进行倾向匹配分析后得出的结果，它表示了接受干预和不接受干预两组之间的差异。
二、倾向匹配得分的计算方法倾向匹配得分的计算通常使用一种机器学习算法，例如：逻辑回归、随机森林或支持向量机等。
这些算法会根据数据集中的特征和指标，为每个个体计算出一个倾向匹配得分，以判断其接受干预的可能性。
三、倾向匹配得分的含义倾向匹配得分的含义取决于具体的研究问题和研究设计。
在大多数情况下，得分越高表示个体接受干预的可能性越大，即说明某个因素对另一个因素的影响越强。
相反，得分越低说明个体接受干预的可能性越小。
四、解读倾向匹配得分的步骤1. 了解研究问题和研究设计：在进行倾向匹配分析之前，研究者需要明确研究问题和研究设计，确定需要比较的两组（接受干预组和不接受干预组）。
2. 检查倾向匹配得分分布：通过查看倾向匹配得分的分布情况，可以获得关于样本是否有足够的变异性以及倾向匹配是否成功的信息。
如果两个组的分布相似，说明倾向匹配是有效的。
3. 比较两组的倾向匹配得分：计算接受干预组和不接受干预组的倾向匹配得分的平均值，并进行比较。
如果接受干预组的得分明显高于不接受干预组，说明干预措施对目标因素产生了积极的影响。
4. 分析倾向匹配得分的稳健性：通过进行灵敏性分析和处理观察到的偏差，可以验证倾向匹配结果的稳健性。
例如，可以尝试使用不同的算法或调整匹配比例来检验结果的一致性。
关于倾向评分配比法
关于倾向评分配比法【关键词】倾向评分配比法配比(matching)，或称匹配，是指选择某些特征上与处理组一致的对照，排除这些因素的混杂作用，从而凸显出研究因素的效应。
配比是控制混杂偏倚的常用方法。
配比又分为频数配比和个体配比。
频数配比(frequency matching)又称为成组配比，是指在选择对照时要求对照组某些重要混杂因素的分布与处理组总体一致。
比如研究某处理在人群中的效应时，如果处理组男性占30 %，则选择对照组时，男性也要占30 %。
个体配比(inpidual matching)是以个体为单位进行的匹配，即处理组的每一个个体与对照组1个或几个个体在某些特征(配比变量)相同。
如果1个处理组个体对应1个对照，则为1∶1配比，又称配对，这是个体配比研究最常见的形式。
如果1个处理对象配2个或2个以上对照，这为1∶m配比，如1∶2，1∶3。
一、倾向评分配比的概念倾向评分配比(propensity score matching)就是利用倾向评分值从对照组中为处理组每个个体寻找1个或多个背景特征相同或相似的个体作为对照，最终两组的混杂变量也趋于均衡可比，属于一种个体配比的方法。
与传统的个体配比方法相比，倾向评分配比的优势是同时匹配许多混杂因素时不增加匹配的难度和效果。
传统的分层匹配的方法要根据每个变量取值分层后进行匹配，如果需要平衡的变量个数或水平较多，则分层数成倍增加，往往难以实现。
马氏配比是通过计算两个观察对象的马氏距离进行配比，随着配比维数的增加，不但运算量大大增加，而且马氏距离均值也增加，使配比效果下降[1]。
而倾向评分配比将所有的协变量综合为一个尺度变量，因此协变量个数增加并不增加配比的难度[2，3]。
尽管倾向评分配比能够同时平衡较多的变量，但其永远只局限于已知的混杂变量，而许多未知的混杂变量可能仍然会对最终的结果产生影响。
因此，其组间均衡性不可能完全达到随机对照研究的均衡性。
二、倾向评分配比的原理目前利用倾向评分进行配比的具体方法较多，如：最邻配比法(nearest neighborhood matching)、与马氏矩阵配比法(Mahalanobis metric matching)、Radius配比法(Radius Matching)、Kernel配比法(Kernel Matching)和局部线性回归配比法(local linear regression matching)等[4]。
倾向得分匹配法的研究探索及应用
倾向得分匹配法的研究探索及应用倾向得分匹配法是一种广泛应用于社会科学和医学领域的研究方法，该方法通过匹配实验组和对照组的倾向得分，以减少选择偏误和混杂因素的影响，从而提高研究结果的准确性和可靠性。
本文将探讨倾向得分匹配法的研究应用，并分析其实验设计和数据分析过程，以期为相关领域的研究提供借鉴和参考。
本文将围绕倾向得分匹配法展开，涉及的关键字包括：倾向得分、匹配法、实验设计、数据收集、数据分析等。
以下是这些关键字的定义：倾向得分：在倾向得分匹配法中，倾向得分是指对个体接受处理（如干预、治疗等）的概率进行评估的分数。
倾向得分通过综合考虑个体的各种特征和变量来计算，这些特征和变量可以包括个体的年龄、性别、教育程度、职业、健康状况等。
匹配法：匹配法是一种将研究对象配对或分组的方法，以减少混杂因素的影响，从而提高研究结果的准确性和可靠性。
在倾向得分匹配法中，研究人员根据倾向得分将实验组和对照组进行匹配，以使两个组之间的特征和变量更加相似。
实验设计：实验设计是指一项研究的设计过程，包括实验的目的、假设、样本选择、变量确定、数据采集和分析方法等。
在倾向得分匹配法中，实验设计还包括如何计算倾向得分和进行匹配的方法。
数据收集：数据收集是指通过调查、观察、问卷等方式获取研究所需的数据。
在倾向得分匹配法中，数据收集需要考虑如何收集与倾向得分相关的数据，以及如何保证数据的准确性和完整性。
数据分析：数据分析是指对收集到的数据进行统计、计算、绘图等方式的处理和分析，以得出研究结果和结论。
在倾向得分匹配法中，数据分析需要运用倾向得分匹配法对数据进行处理和分析，以得出研究结果。
本文将分为以下几个部分展开探讨倾向得分匹配法的研究应用：倾向得分匹配法是一种广泛应用于社会科学和医学领域的研究方法，该方法通过匹配实验组和对照组的倾向得分，以减少选择偏误和混杂因素的影响，从而提高研究结果的准确性和可靠性。
目前，倾向得分匹配法已经在众多领域得到了广泛的应用，如医学、社会科学、经济学等。
倾向得分匹配法的前提条件
倾向得分匹配法（Propensity Score Matching）是一种用于处理观测数据中存在选择偏差的统计方法。
在使用倾向得分匹配法时，以下是一些前提条件和假设：
1.随机分配原则：倾向得分匹配法的前提条件之一是，处理组和对照组之间的暴露（或干
预）是随机分配的。
这意味着没有系统性的因素影响了个体被分配到不同组的可能性。
2.缺乏完全遗漏变量：倾向得分匹配法假设不存在未观察到或未记录的重要变量，这些变
量既与暴露（或干预）相关，又与结果变量相关。
如果存在未观察到的重要变量，则可能导致偏倚估计。
3.共线性假设：倾向得分匹配法假设倾向得分（propensity score）可以按照一定的规则（如
逻辑回归模型）从可观察到的协变量中获取，而且倾向得分不会存在较高的共线性问题。
4.反应同质性假设：倾向得分匹配法假设不同个体对暴露（或干预）的反应相对稳定，即
不存在异质性效应。
换句话说，个体的暴露与结果之间的关系在不同的子群体中是相似的。
5.随机非响应假设：倾向得分匹配法假设观测到的样本中，处理组和对照组之间的选择进
入研究的概率不受未观察到的因素影响。
这些前提条件和假设对于正确地应用倾向得分匹配方法以减少选择偏差至关重要。
研究者需要在设计研究和分析数据时考虑这些条件，并进行适当的敏感性分析来评估任何潜在的偏倚。
SPSS—倾向性评分匹配法（PSM）
SPSS—倾向性评分匹配法（PSM）倾向评分匹配(propensity score matching, PSM)的概念由Rosenbaum和Rubin在1983年首次提出。
2010年之后，这一方法日益受到人们的关注。
国际上越来越多的研究者将倾向指数法应用到流行病学、健康服务研究、经济学以及社会科学等许多领域。
在流行病学研究中，该方法可以在分析和设计阶段有效平衡非随机对照研究中的混杂偏倚，使研究结果接近随机对照研究的效果。
在观察性研究中，如病例对照研究，经常会见到匹配的概念，即按照某些因素或特征，将病例组（或暴露组）和对照组的研究对象进行匹配，以保证两组研究对象具有可比性，从而排除匹配因素的干扰。
同样，既然倾向性评分是一个能够反映多个混杂因素影响的综合评分，我们也可以将两组人群按照倾向性评分从小到大来进行匹配，仅用匹配倾向性评分一个指标来达到同时控制多个混杂因素的目的。
倾向性评分匹配是倾向性分析中应用最为广泛的一种方法。
首先我们要计算出每一个研究对象的倾向性评分，然后从小到大进行排序，对于每一个暴露/处理组的研究对象，从对照组中选取与其倾向性评分最为接近的所有个体，并从中随机抽取一个或N个研究对象作为匹配对象，直至所有的研究对象均匹配完毕，未匹配上的研究对象则进行舍去。
当然，有多少研究对象可以成功匹配，常常与选择匹配的比例和匹配的标准有关。
匹配的比例最常见的为1:1匹配，需要根据两组人群的数量来决定合适的匹配比例，建议不要超过1:4匹配。
对于匹配标准，如果匹配的标准很高，则能够成功匹配的对象就可能会少，甚至出现匹配不上的现象，造成研究对象信息的浪费，如果匹配的标准很宽泛，则匹配的效果就会较差，有可能出现两组人群在匹配后依然存在混杂因素分布不均衡的现象。
例如某个个体的倾向性评分为0.8，如果设定匹配标准为±0.02，则需要为其寻找倾向性评分在0.78-0.82之间的对照进行匹配，匹配范围太窄就可能出现匹配不上的情况；如果设定匹配标准为±0.2，则需要为其寻找倾向性评分在0.8-1.0之间的对照进行匹配，匹配范围太宽则可能降低匹配的效果。
倾向得分匹配stata结果解读
倾向得分匹配stata结果解读
倾向得分匹配是一种常用的处理因果效应的方法，它可以减少非随机化试验中由于个体间差异引起的潜在混淆，从而得到更准确的因果效应估计。
在Stata中，倾向得分匹配通常使用psmatch2命令来进行分析，输出结果包括匹配后的样本量、匹配前后的均值和标准差、平均偏差、t检验和Cohen's d等指标。
具体地，倾向得分匹配的结果应该包括以下内容：
1.匹配前后样本量：匹配前和匹配后的样本量应该分别显示，这可以用来检查匹配前后样本量是否一致。
2.匹配前后的均值和标准差：应该显示匹配前后的处理组和对照组的均值和标准差，这可以用来比较匹配前后的样本是否存在系统性偏差。
3.平均偏差：平均偏差指标表明，倾向得分匹配前后处理组和对照组之间的差异是否被减少了，一般来说，平均偏差值越小越好。
4.t检验和Cohen's d：倾向得分匹配前后处理组和对照组之间的t 检验和Cohen's d值也应该显示，用来检验匹配前后样本的差异是否有显著性差异。
综上所述，倾向得分匹配Stata结果分析需要关注的是匹配前后样本量的一致性、均值和标准差的差异，以及平均偏差、t检验和Cohen's d 指标的变化，这样才可以得出准确的因果效应估计。
倾向得分匹配法平均处理效应
倾向得分匹配法平均处理效应倾向得分匹配法平均处理效应（Average Treatment Effect on the Treated, ATT）是一种常用的因果推断方法，在社会科学研究中广泛应用。
本文将介绍倾向得分匹配法平均处理效应的概念、原理和应用，并探讨其优势和局限性。
一、倾向得分匹配法平均处理效应的概念和原理倾向得分匹配法平均处理效应是一种非实验性研究中常用的因果推断方法，旨在评估某个处理（如政策、干预措施等）对受试个体的平均效应。
该方法通过构建倾向得分来解决处理选择性偏倚的问题，以达到近似实验的效果。
倾向得分是指在给定个体特征的情况下，个体被暴露于处理的概率。
倾向得分匹配法通过比较受试个体与未受试个体之间的差异，来估计处理对受试个体的平均效应。
该方法的基本原理是通过倾向得分匹配，将受试个体与未受试个体进行配对，使得两组个体在特征上尽可能相似。
配对后，可以比较两组个体在处理效应上的差异，从而估计出处理的平均效应。
倾向得分匹配法平均处理效应在社会科学研究中有广泛的应用。
例如，在教育政策研究中，可以使用该方法评估某项教育政策对学生学业成绩的影响；在医疗研究中，可以使用该方法评估某种治疗手段对患者康复效果的影响。
倾向得分匹配法的优势在于可以解决处理选择性偏倚的问题，提高因果推断的可信度。
通过配对后的比较，可以控制个体特征的影响，更准确地估计出处理的效应。
三、倾向得分匹配法平均处理效应的局限性虽然倾向得分匹配法在因果推断研究中有广泛的应用，但也存在一些局限性。
倾向得分匹配法要求研究者能够准确地估计出个体的倾向得分，这对于特征较多或存在非线性关系的情况可能较为困难。
倾向得分匹配法只能估计出处理对受试个体的平均效应，无法获得处理对不同个体的异质效应。
如果个体之间存在差异较大的响应差异，该方法可能无法准确估计出处理的效应。
倾向得分匹配法对于缺失数据或处理选择性偏倚较严重的情况也存在一定的局限性。
四、总结倾向得分匹配法平均处理效应是一种常用的因果推断方法，通过构建倾向得分来解决处理选择性偏倚的问题，以评估处理对受试个体的平均效应。
倾向得分匹配法对样本再回归的结果
倾向得分匹配法对样本再回归的结果引言在社会科学研究中，倾向得分匹配法（Propensity Score Matching，简称PSM）是一种常用的因果推断方法。
它通过建立一个倾向得分模型，将样本划分为具有相似倾向得分的处理组和对照组，从而实现减少选择偏差、估计处理效应的目的。
当我们使用PSM进行因果推断时，需要对样本再回归以验证PSM方法的有效性和可靠性。
本文将详细介绍倾向得分匹配法对样本再回归的结果。
首先，我们将介绍PSM方法的基本原理和步骤。
然后，我们将讨论如何进行样本再回归，并解释其背后的统计原理。
最后，我们将总结并提出一些建议，以便更好地理解和应用倾向得分匹配法对样本再回归结果。
一、倾向得分匹配法基本原理和步骤1.1 倾向得分匹配法基本原理倾向得分匹配法是一种非随机实验设计的因果推断方法。
它通过建立一个预测个体被处理（接受处理）的概率的模型，即倾向得分模型，来估计处理效应。
倾向得分模型的核心思想是利用个体的观测特征（协变量）来预测其被处理的概率，进而将样本划分为处理组和对照组。
1.2 倾向得分匹配法步骤倾向得分匹配法的步骤如下： 1. 确定研究目标和问题。
明确需要评估的处理效应和相关变量。
2. 收集数据并进行预处理。
包括数据清洗、缺失值处理等。
3. 构建倾向得分模型。
根据研究问题选择适当的方法（如Logistic回归、Probit回归等）建立倾向得分模型，并根据模型结果计算每个个体的倾向得分。
4. 进行匹配。
根据个体的倾向得分进行匹配，将具有相似倾向得分的处理组和对照组配对。
5. 检验匹配结果。
使用标准化差异检验或基于Bootstrap方法进行检验，评估匹配结果是否有效。
6. 进行样本再回归。
在进行样本再回归之前，需要先检查匹配后样本是否平衡，并选取合适的回归方法进行分析。
7. 分析结果和解释。
根据样本再回归的结果，评估处理效应的大小、显著性和可信度。
二、样本再回归的方法和统计原理样本再回归是对倾向得分匹配法的一个重要补充，它可以进一步验证PSM方法的有效性和可靠性。
倾向匹配得分法
倾向匹配得分法
倾向匹配得分法是一种典型的用于判定评论文本情感极性的文本挖掘技术，它被广泛
应用在多种文本分析场景中。
倾向匹配得分法的核心思想在于，首先用预定义的词表（称
为倾向词表、情感词表或称为词典）重要文本，然后将包含在这些词表中的词语（称为倾
向词）标注出来，并给出分值将它们分类，最后，再利用这些倾向词对文本进行情感偏向
度分析，计算文本的总情感倾向（或 score ）。
倾向匹配得分法的优势在于：（1）针对同一文本，可以很容易地计算出不同情感偏
向的得分；（2）可以灵活地修改词表，以自适应不同的情感研究课题；（3）简单的实现，可支持大规模的情感分析应用。
倾向匹配得分法的通常做法是首先建立一个词表，包括正反两种情感词，然后定义一
个分值范围，比如[-2,2]，正面情感词被赋予正分，反面情感词被赋予负分。
接着，要分
析的文本被解析为特征句（可以是句子或词语），然后利用规定的倾向词表将文本中的倾
向词标注出来，并根据给定的情感区段对其打分。
最后，将各个句子或词语的情感分值累
加起来，便可得出文本的总得分，以判定文本的整体情感极性。
倾向匹配得分法是一种基于数据驱动的文本挖掘技术，被广泛应用于评论类文本的情
感分析，它的优势在于简洁明快，可以高效有效地得出评论文本的整体情感极性分布情况。
倾向评分匹配法
倾向评分匹配法（Propensity Score Matching, PSM）是一种常用的非实验研究方法，用于解决因果推断问题。
它通过将参与某个处理（例如接受某项政策、干预或治疗）的个体与没有参与该处理的个体进行匹配，以消除因群体选择偏差带来的潜在混杂变量的影响。
PSM的基本步骤如下：
1. 确定研究问题和处理变量：明确需要进行因果分析的研究问题，并确定影响因变量的处理变量。
2. 构建倾向评分模型：利用回归分析等方法，建立一个预测参与处理的倾向评分模型，该模型能够根据个体的特征预测其选择处理的概率。
3. 匹配样本：根据个体的倾向评分，将参与处理的个体与未参与处理的个体进行配对匹配，使得两组个体在处理前的特征上尽可能相似。
4. 检验平衡性：检验匹配后的样本是否在处理前的特征上达到平衡状态，以确保匹配的有效性。
5. 进行因果推断：比较处理组和对照组在因变量上的差异，以得出因果效应的估计结果。
6. 敏感性分析：进行敏感性分析，检验倾向评分模型的稳健性，并评估结果对潜在假设的依赖程度。
PSM方法在通过实验研究来解决问题存在困难或不可行的情况下，为研究人员提供了一种处理群体选择偏差的有效工具。
然而，PSM也有
一些限制，如依赖于建模假设、匹配质量和结果的解释等方面存在一定挑战。
因此，在应用PSM时需要谨慎选择合适的方法和适用范围，并结合其他方法进行结果验证和分析。
倾向值评分匹配方法PSM
些变量纳入logistic回归方程后预测出来的倾向值。只要保证倾向值匹 配，这些所有需要控制的混杂因素都考虑了。
PSM适用情形
• 前提：logistic多因素分析已经无法校正 • 1：实验组与对照组人数相差甚远（＞4:1） • 2：两组变量差异太大，可比性差，如基线不齐，或混杂因素多 • 3：变量过多，样本量偏少
倾向值匹配法（PSM）
RCT：很多限制，如费用，伦理学要 求，操作困难，不适合发病率很低的 疾病
非RCT：避免以上繁杂的问题，容易 组间基线不齐，使之成为处理效应的 混杂因素从而产生偏移
• 为了消除混杂因素的影响，传统的解决方式是，用多变 量配对，多变量分析模型，M-H分层分析，协变量分析。
• 当需要匹配的变量很多时，多变量配对通常是不可行的； 当混杂因素很多或有多个亚组时，分层分析也是不可行 的；多因素回归则要求不同组间的协变量具有一致的分 布
• 比较的效果是接受治疗后1 年内的生存率，成本是所有疾病相关 的医疗成本，研究分别对成本和效果未经过调整的结果、多元回 归结果、基于倾向值匹配的结果和基于倾向值分层的结果进行了 比较。
讨论
倾向值分析只能尽量减少混杂因素产生的影响，并不能完全消除， 其消除程度取决于可以被观测和控制的变量数量以及匹配的质量。 此外，倾向值分析只能对可观测的混杂因素进行平衡和控制，并不 能够控制不可观测的混杂因素，当有重要的混杂因素缺失或不可观 测时，采用倾向值分析所得结果可能与真实值存在较大偏差。
估计倾向值
• Logistic 回归模型 • 令y=组别，x为各协变量
每个个体在给定可观测混杂因素的条件下接受干预的条件概率。
交叠did 倾向得分匹配法 -回复
交叠did 倾向得分匹配法-回复什么是交叠did倾向得分匹配法？交叠did倾向得分匹配法是一种在实证研究中常用的统计分析方法，旨在评估某个政策的效果。
该方法通过比较政策实施组和对照组在某个特定变量上的变化差异，排除了其他潜在影响因素，以得出政策对该变量的影响。
具体而言，这种方法首先使用双差分技术（difference in differences，Did）计算出政策实施组和对照组之间的差异，然后结合倾向得分匹配法（propensity score matching，Psm）消除了可能的自选偏差，确保比较结果是准确可靠的。
首先，我们需要了解什么是双差分技术（Did）。
Did是从随机对照试验发展而来的一种方法，用于处理观察数据。
它基于在某个时间点，政策实施组和对照组之间的差异可以作为政策效果的估计。
具体而言，Did方法通过对政策实施前后两个时间点的数据进行比较，以及对照组与政策实施组之间的差异，消除了不受政策影响的其他潜在因素的干扰。
这种方法在实证研究中被广泛应用，因为它可以解决政策影响评估中的内生性问题。
然而，Did方法的一个限制是它需要假设政策实施组和对照组在政策实施前已经足够相似，以避免自选偏差。
为了解决这个问题，倾向得分匹配法（Psm）被引入。
Psm是一种非常有效的方法，可以根据一系列预测变量（例如年龄、性别、收入等）来估计政策实施组和对照组之间的概率得分，以反映它们的异质性。
然后，通过将政策实施组和对照组之间具有相似倾向得分的个体进行配对，从而实现了自拟偏差的消除。
这种方法能够更准确地评估政策效果，并提高研究结果的可靠性。
使用交叠Did倾向得分匹配法进行实证研究的步骤如下：步骤1：确定研究的研究问题和政策。
首先需要明确研究的目的和政策的实施内容，确定需要评估的政策效果的特定变量。
步骤2：收集数据。
收集政策实施前后的数据，包括政策实施组和对照组之间的特定变量的取值。
步骤3：估计倾向得分。
使用预测变量（例如年龄、性别、收入等）来估计政策实施组和对照组之间的倾向得分。
倾向得分匹配的共同取值范围
倾向得分匹配的共同取值范围倾向得分匹配（PSM）是一种广泛应用于计量经济学、社会科学和医学研究中的方法，它可以用来估计某个因果关系的效应。
在这种方法中，我们根据一些控制变量的取值将人口分成两组，一组接受某种干预，另一组不接受干预，然后比较这两组的结果来估计这个干预的效果。
为了使这种比较更为准确，我们需要通过PSM来解决选择偏误的问题。
在这篇文章中，我们将介绍倾向得分匹配的共同取值范围。
什么是倾向得分匹配？倾向得分匹配是一种控制混杂变量的方法，它可以减少因为干预组和对照组之间的差异而产生的选择偏误。
PSM的核心思想是为每个个体计算一个倾向得分，即该个体接受干预的概率。
我们可以根据个体的倾向得分来将其分配到干预组或对照组，使得在所有的混杂变量上两组之间的均值差异最小化。
在倾向得分匹配中，我们需要确定共同取值范围，即哪些控制变量被视为匹配的依据。
一般来说，我们希望在共同取值范围内选择控制变量，以确保我们的估计结果能够更精确地反映因果效应。
共同取值范围应该包括哪些控制变量？这取决于我们研究的问题和我们使用的数据。
常见的控制变量包括性别、年龄、收入、教育程度、婚姻状况、健康状况、社交网络等。
具体来说，共同取值范围的选择应该满足以下几个条件：1. 与研究问题相关：共同取值范围内的控制变量应该能够影响到我们研究的问题。
如果某个变量与研究问题无关，那么将其包含在共同取值范围中只会浪费计算资源。
3. 平衡性：共同取值范围内的控制变量应该在干预组和对照组之间足够均衡。
如果某个变量在干预组和对照组之间严重不平衡，那么将其包含在共同取值范围中可能会导致估计结果偏差。
4. 无缺失值：共同取值范围内的控制变量应该在样本中没有缺失值或缺失值少于某个特定阈值。
如果某个变量在样本中缺失值过多，那么将其包含在共同取值范围中可能会使得样本量变得过小，限制我们的数据分析。
总结倾向得分匹配是经济学、社会科学和医学研究中常用的一个方法，它可以控制混杂变量，减轻因为干预组和对照组之间的差异而导致的选择偏误。
倾向得分匹配stata命令
倾向得分匹配stata命令倾向得分匹配（Propensity Score Matching）是一种常用的统计方法，用于评估某个处理对某个结果的因果影响。
在实证研究中，为了获取准确的因果效应估计，我们需要解决处理选择（treatment selection）问题。
处理选择问题指的是在实验设置不可行的情况下，处理与非处理组之间存在潜在的差异，这可能导致因果效应估计的偏误。
为了应对处理选择问题，倾向得分匹配提供了一种解决方案。
其基本思想是根据个体的特征和背景信息，通过建立一个倾向得分模型来预测每个个体接受处理的概率（倾向得分），然后通过匹配或配对方法将处理组和非处理组中具有相似倾向得分的个体进行比较，从而消除了处理选择带来的潜在偏误。
下面我将一步一步回答关于倾向得分匹配Stata命令的使用方法。
步骤1：数据准备首先，我们需要准备用于倾向得分匹配的数据集。
这个数据集应包含处理变量、结果变量和一系列个体特征变量。
通常情况下，我们还需要收集一些个体特征的控制变量，以确保匹配组之间的比较更加准确。
步骤2：建立倾向得分模型接下来，我们使用stata命令来建立一个倾向得分模型。
常见的方法包括逻辑回归、probit模型等。
倾向得分模型的目标是预测每个个体接受处理的概率。
下面是一个使用logit命令建立逻辑回归模型的示例：statalogit treat x1 x2 x3...其中，treat为处理变量，x1、x2、x3为个体特征变量。
通过这个模型，我们可以得到每个个体的倾向得分。
步骤3：检验倾向得分模型的合理性建立倾向得分模型后，我们需要检验它的合理性。
常见的方法是通过计算模型的拟合优度指标（比如伪R方），并进行模型的诊断。
下面是一个检验拟合优度的示例：stataestat gof步骤4：倾向得分匹配接下来，我们使用倾向得分匹配方法来构建匹配组。
倾向得分匹配通过将处理组中的个体与非处理组中具有相似倾向得分的个体进行配对，从而使匹配组之间更加接近于随机实验的效果。
倾向得分匹配法
倾向得分匹配法
倾向得分匹配法是一种统计学方法，用于比较两组数据之间的相关性。
它可以用来检测两组数据之间的偏差，以及比较两组数据之间的差异。
倾向得分匹配法的基本原理是，将两组数据中的每个变量进行比较，计算出每个变量的偏差，然后将这些偏差相加，得出总的偏差值。
如果总的偏差值较小，则表明两组数据之间的相关性较高；反之，如果总的偏差值较大，则表明两组数据之间的相关性较低。
倾向得分匹配法可以用来比较两组数据之间的相关性，以及检测两组数据之间的差异。
它可以用来检测两组数据之间的偏差，以及比较两组数据之间的差异。
此外，它还可以用来检测两组数据之间的相关性，以及比较两组数据之间的差异。
倾向得分匹配法是一种有效的统计学方法，可以用来比较两组数据之间的相关性，以及检测两组数据之间的差异。
它可以帮助研究人员更好地理解两组数据之间的关系，从而更好地分析数据。
医用数据挖掘案例与实践 第11章 倾向性的分匹配法
首先要估计协变量tgr和age的相关效应，此时将pst作为响应变量，therapie
作为主效应。在R窗口中输入如下语句：
rel.eff <- relative.effect(data = stu1, formula = pst~therapie+tgr+age) rel.eff
此时输出结果如下：
6
该结果说明对于身体状态评分pst，两个协变量（肿瘤尺寸分组tgr和年龄分 组age）影响治疗手段主效应therapie。对于年龄分组age变量，调整后主效应 therapie降低了（从1.5894降低到0.7880）；对于肿瘤尺寸分组tgr变量，调整 后的主效应therapie提高了（从1.5894提高到1.7005）。下面应用logistic回归 模型计算倾向性分数propensity score（PS）。
3
一般来说，倾向性得分匹配方法主要分为两个部分：第一部分是计算倾向性得 分，第二部分是运用倾向性得分进行样本匹配。具体来说，倾向性得分匹配方法主 要有以下几个步骤：
（1）首先要对总体样本执行logit模型，然后估计出每一个观测对象的概率。 （2）对每一个观测值，根据估计出来的logit模型，算出相应的条件概率。 （3）对于每个观测对象，找出一个与之具有最接近的概率值的，即为可能匹配的 观测对象。
（ 将 匹 配 好 的 数 据 存 为 .csv 格 式 ， 命 名 为
然后将该数据用excel格式打开，数据格式见图11.3，可以发现数据中新增了1列 match.index，表示样本被分配到的匹配集合。如782号，975号两个手术个体和514号 的未手术个体组成第一个匹配集合。448号，835号两个手术个体和188号的未手术个 体组成第二个匹配集合。match.index=0表示没有被匹配，是需要去掉的数据。
连续变量的倾向得分匹配处理
连续变量的倾向得分匹配处理简介在社会科学研究中，倾向得分匹配是一种常见的非实验研究设计方法，用于探究因果关系。
它通过将具有相似倾向得分的个体进行配对，来消除观测数据中的混杂变量，以提供更可靠的因果推断。
在研究连续变量时，倾向得分匹配同样可以被应用，并能有效地控制连续变量的影响。
本文将从以下几个方面详细介绍连续变量的倾向得分匹配处理。
1. 理论背景倾向得分匹配是基于回归模型的一种方法，其基本假设是在具有相似倾向得分的个体中，观测单位的组成是随机的（即不存在相关的混杂变量）。
在研究连续变量时，我们可以通过多变量回归模型来估计个体的倾向得分。
2. 连续变量的倾向得分估计为了估计个体的倾向得分，我们可以使用多变量回归模型。
在模型中，我们需要选择一些相关的变量作为自变量，包括连续变量和其他可能的混杂变量。
通过拟合这个回归模型，可以获得每个个体的预测倾向得分。
3. 倾向得分匹配处理倾向得分匹配处理是将具有相似倾向得分的个体进行配对，以消除混杂变量的影响。
在连续变量的倾向得分匹配处理中，我们可以使用一些距离度量来衡量个体之间的相似性，如欧氏距离或曼哈顿距离等。
经过匹配处理后，我们可以计算配对个体之间的差异，从而评估观测变量（如因果变量）对于连续变量的影响。
这样可以得出一种更可靠且可解释的因果推断结果。
4. 配对算法的选择在进行倾向得分匹配处理时，选择合适的配对算法非常重要。
常用的配对算法包括最近邻匹配、卡尔曼滤波匹配和倾向得分匹配算法等。
在选择算法时，需要考虑样本量、数据类型以及配对效果等因素。
5. 可靠性检验与灵敏度分析在得到倾向得分匹配处理结果后，我们需要进行可靠性检验和灵敏度分析来评估处理效果的稳健性。
可靠性检验可以通过统计指标（如平衡性检验）和图形展示来进行。
灵敏度分析可以通过改变匹配参数或模型假设来评估处理结果的鲁棒性。
结论倾向得分匹配处理是一种非常有用的研究设计方法，在研究连续变量的因果关系时尤为适用。
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倾向得分匹配法介绍
本研究主要考察政府对企业研究开发补贴的影响，由于传统的模型例如采用
普通最小二乘法（OLS）估计的多元线性模型难以有效地解决可能存在的样本选
择性偏差和遗漏关键变量所造成的内生性这两个关键性问题。
因此，本研究主要
采用倾向得分匹配法（propensity score matching，PSM）对政府对企业研究开
发的补贴与企业发展水平的实证关系进行稳健性的因果推断。
一、模型构建
1、政府补贴的二值分类指标
倾向得分匹配法方法的理论框架是基于“反事实推断模型”，即假定任何因
果分析的研究对象都存在可以观测到的和未被观测到的两种结果。
以本研究为例，
根据建模的需要，首先将样本企业分为两种类型，比较样本企业在“受到补贴”
与“没有受到补贴”这两种状态下是否存在系统性差异。
一类是获得政府在研究
开发方面给予补贴的企业，即处理组（T，treatment group）；另一类是没有获
得政府补贴的企业，即为控制组（C，control group），由此建立二元虚拟变量
D s={0，1}。
当D s=1时，表示该企业S获得了政府补贴；当D s=0时，表示该企
业S为参照组，没有获得政府补贴。
2、倾向得分匹配估计（PSM）
根据倾向得分匹配法方法的估计思路，假设lnincome表示企业发展水平的
结果变量，lnincome1表示获得政府补贴的企业发展水平，lnincome0表示未获得
政府补贴的企业发展水平。
根据Rubin反事实估计的设定要求，本研究将获得政
府补贴对企业发展水平影响的参照组平均处理效应（ATT）、控制组平均处理效应
（ATU）和平均处理效应（ATE）分别定义为公式（1）-（3）。
ATT=E[(lnincome1- lnincome0) | X, subside=1] （1）
ATU= E[(lnincome1- lnincome0) | X, subside=0] （2）
ATE=E[(lnincome1- lnincome0) | X] （3）
其中，X 为影响企业发展水平的一系列自变量；参照组平均处理效应（ATT ）测度的是试验组样本（获取政府补贴的企业样本）在获取政府补贴前后发展水平变化的期望值；控制组平均处理效应（ATU ）测度的是对照组样本（未获取政府补贴的企业样本）在获取政府补贴前后发展水平变化的期望值；平均处理效应（ATE ）测度的是样本满足“个体处理效应稳定假设”前提下，同一样本企业在获取政府补贴前后发展变化的期望值。
3、倾向得分匹配过程（matching ）
在公式（1）和（2）中，E(lnincome 0 | X, subside=1)表示获得补贴的企业如果不接受政府补贴时的企业发展水平，E(lnincome 1 | X, subside=0)表示没有获得补贴的企业如果接受政府补贴时的企业发展水平，由此可以看出，这两个期望均值是非事实以及不可观测的。
解决这一问题的关键思路是，如果可以找到与获得政府补贴的企业“相似”的未获取政府补贴的企业，那么，就可以通过观察未获取补贴企业来判断接受补贴的企业在反事实情况下的发展水平，这一过程被称之为匹配过程（matching ）。
通过匹配，可以使得获取补贴的企业和未获取补贴的企业所有的特征变量都尽量相同，但这些特征变量的权重在很多情况下难以衡量。
基于此，采用倾向得分匹配法则可以将众多指标合成为一个得分（score ），对得分相近的企业进行匹配，因此，可以采用Probit 或logit 二元选择模型来估计企业接受补贴的概率值（公式（4））。
exp()()Pr (1|)1exp()X p X o subside X X ββ===-
（4） 其中，p 是企业获取政府补贴的概率，X 为一系列影响企业获得政府补贴的因素，即匹配变量。
将这些匹配变量进行回归，进而可以计算得到每一个企业是否获取政府补贴的倾向得分（propensity score ）。
根据这些倾向得分，我们可以将得分相近的企业进行匹配，通常采用的近邻匹配方法有K 近邻匹配、卡尺匹配和卡尺K 近邻匹配。
本研究分别采用上述三种近邻匹配方法进行实证检验，近邻匹配方法的基本思想是为每个获取政府补贴的企业前向或者后向寻找唯一得分最为邻近的未获取政府补贴的企业作为前者的匹配对象。
4、匹配平衡性检验
最后，要对匹配的结果进行平衡性检验，以检测本研究的匹配结果是否可靠。
如果匹配结果良好，则两组企业匹配后在匹配变量上应该是不存在显着差异的，这表明本研究选取的匹配变量和匹配方法都是合适的,匹配后的获得政府补贴的企业与未获得补贴的企业基本一致。