倾向计分(积分,匹配)法PSM_SSWR_2004

倾向得分匹配方法步骤倾向得分匹配方法（Propensity Score Matching, PSM）是一种用于评估因果效应的经典方法之一。

该方法通过倾向得分（Propensity Score）将处理组和对照组进行配对，以减少处理组和对照组之间的混淆偏倚。

下面是倾向得分匹配方法的步骤：1. 研究问题和数据准备：首先明确研究问题，并收集相关的观测数据。

数据应包括处理组和对照组的特征变量，以及因果变量。

2. 变量选择：根据研究问题，选择适当的特征变量作为倾向得分模型的输入变量。

这些变量应具有影响处理组选择的潜在因素，且与因果变量相关。

通常选择的变量包括年龄、性别、教育水平、收入水平等。

3. 倾向得分估计：倾向得分是处理组与对照组之间的条件概率，表示个体被分到处理组的概率。

可以使用各种统计方法来估计倾向得分，包括逻辑回归、梯度提升树等。

估计得到的倾向得分应在0到1之间。

4. 匹配样本选择：通过选择与处理组匹配的对照组样本，减少混淆偏倚。

常见的匹配方法包括最近邻匹配、卡尔曼匹配等。

匹配前，可以根据倾向得分的近似程度设置质量标准，例如最大汉明距离。

5. 匹配效果评估：在匹配完成后，对匹配样本进行处理效果评估。

通常使用平均处理效应（Average Treatment Effect, ATE）或平均处理效应对受处理样本的平均效应（Average Treatment Effect on the Treated, ATT）进行估计。

处理效果的估计可以使用插补法、回归法等。

6. 效果检验和敏感性分析：对匹配效果进行检验，常用的方法有t检验、Bootstrap法等。

此外，还需要进行敏感性分析，检验结果对于倾向得分估计的敏感性。

常见的敏感性分析方法包括皮贝根评分、加入未观测因素等。

7. 结果解读：根据匹配效果评估、效果检验和敏感性分析的结果，对研究问题进行解读。

解读应注意结果的可靠性、合理性和一致性，并结合文献综述和实证研究来进行解释。

倾向得分匹配法步骤
倾向得分匹配法（Propensity Score Matching, PSM）是一种常用的统计方法，用于处理因果推断中的选择偏差。

下面我将从多个角度介绍倾向得分匹配法的步骤。

1. 确定研究目的，在使用倾向得分匹配法之前，首先需要明确研究的目的和问题，确定需要进行匹配的变量和研究对象。

2. 计算倾向得分，倾向得分是指个体被暴露于某个处理（例如接受某种治疗）的概率。

通常使用logistic回归等方法来计算每个个体的倾向得分，得到一个介于0到1之间的概率值。

3. 匹配处理组和对照组，根据计算得到的倾向得分，将处理组和对照组中的个体进行配对，使得处理组和对照组在倾向得分上尽可能接近，从而达到减少选择偏差的效果。

4. 检验匹配质量，匹配完成后，需要进行匹配质量的检验，通常会使用标准化差异（Standardized Mean Difference, SMD）等指标来评估匹配的效果，确保处理组和对照组在匹配后的特征上没有显著差异。

5. 进行因果推断，匹配完成后，可以利用匹配后的样本进行因果效应估计，比较处理组和对照组在结果变量上的差异，从而得出处理对结果变量的影响。

6. 稳健性检验，最后，为了确保结果的稳健性，可以进行一些敏感性分析，例如倾向得分模型的选择、不同的匹配算法等，来检验结果的稳健性。

综上所述，倾向得分匹配法的步骤包括确定研究目的、计算倾向得分、匹配处理组和对照组、检验匹配质量、进行因果推断以及稳健性检验。

这些步骤有助于减少因果推断中的选择偏差，提高研究结论的可信度。

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。

倾向得分匹配方法倾向得分匹配方法是一种常用的因果推断方法，它可以用来评估某个干预措施对于某个结果的影响。

该方法的核心思想是通过建立一个预测模型来估计每个个体接受干预措施的概率，然后将接受干预措施的个体与未接受干预措施的个体进行匹配，从而消除潜在的混淆因素，得到干预措施对于结果的真实效应。

具体来说，倾向得分匹配方法包括以下几个步骤：1. 建立预测模型。

预测模型可以是logistic 回归模型、决策树模型、神经网络模型等，其目的是预测每个个体接受干预措施的概率。

预测模型的自变量包括个体的基线特征，如年龄、性别、疾病状态等。

2. 计算倾向得分。

倾向得分是指每个个体接受干预措施的概率，可以通过预测模型得到。

3. 进行匹配。

将接受干预措施的个体与未接受干预措施的个体进行匹配，匹配的方法可以是最近邻匹配、卡方匹配、基于距离的匹配等。

匹配后，可以比较两组个体的基线特征是否平衡，如果平衡，则说明匹配成功。

4. 评估干预效应。

通过比较接受干预措施的个体与未接受干预措施的个体在结果上的差异，可以得到干预效应的估计值。

常用的评估方法包括差异法、倾向得分加权法、倾向得分匹配法等。

倾向得分匹配方法的优点在于可以消除潜在的混淆因素，得到干预效应的真实估计值。

同时，该方法还可以处理多个干预措施和多个结果的情况。

缺点在于需要建立预测模型和进行匹配，计算量较大，且匹配的结果可能受到匹配方法和倾向得分的影响。

倾向得分匹配方法是一种有效的因果推断方法，可以用来评估干预措施对于结果的影响。

在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的预测模型和匹配方法，并进行结果的敏感性分析，以确保结果的可靠性和稳健性。

倾向值得分匹配法
倾向值得分匹配法是一种非常有效且灵活的数据分析方法，特别是在涉及大量数据和复杂问题时，该方法可以帮助我们快速准确地获得有用的结果。

倾向值的概念引入了一种新的思路，它能够对数据进行更好的处理，因为它将数据的每个维度和每个元素都进行计算，以形成一个“倾向值”，从而帮助我们较准确地把握数据的趋势和特性，从而更好地处理数据。

倾向值得分匹配法的基本原理是，通过比较两个数据的倾向值，来确定它们的相似程度，以此为依据对数据进行分析。

倾向值得分匹配法可以用于数据分析的各个方面，如模式识别、聚类分析、因子分析、回归分析、网络分析等方面。

首先，倾向值得分匹配法是一种多维数据分析技术，它能够对数据中的多个维度进行计算，从而形成一个总体的倾向值，这种倾向值可以反映数据的趋势和特性。

其次，倾向值得分匹配法可以将所有参与数据分析的项目以其倾向值进行排序，从而更好地把握其中蕴含的相似性。

具体地，倾向值得分匹配法可以将大量数据按照其倾向值进行归类，并以倾向值的变化作为指标，分析数据的变化过程，从而推断出相关结论。

此外，倾向值得分匹配法还可以结合聚类分析，对不同维度的数据进行分组，以此更好的处理和研究大量数据。

它还可以根据倾向值的变化情况，建立一套可靠的因果模型，让我们更好地了解不同因素
是如何影响数据变化的。

总之，倾向值得分匹配法是一种新型的数据分析方法，它可以让我们更准确、更快速地处理大量复杂的数据，从而获得有用的结果。

它的优势在于可以快速、准确地处理多维数据，并可以有效地建立一套可靠的因果模型，帮助我们更好地把握数据的特性和趋势，以便更好地处理数据。

倾向得分匹配方法的原理和步骤一、引言在现代社会中，数据处理和决策分析的需求日益增加。

倾向得分匹配方法作为一种常见的筛选方法，被广泛应用于处理干扰因素和估计因果效应。

本文将介绍倾向得分匹配方法的原理和步骤，帮助读者理解和应用该方法。

二、原理倾向得分匹配方法的核心思想是通过选择最相关的控制组，消除观察组与控制组之间的潜在差异。

其基本原理如下：建立倾向得分模型 1.：倾向得分是指观察组和控制组的一个综合得分，用以代表对某个特定干预的倾向程度。

通常基于各种可能的干预预测模型来计算倾向得分。

匹配观察组和控制组2.：根据计算得到的倾向得分，将观察组和控制组进行配对，使得两组在倾向得分上尽可能接近。

匹配可以采用一对一匹配、近邻匹配等方式。

比较匹配后的结果3.：将匹配后的观察组和控制组进行对比分析，计算因果效应。

由于匹配后两组具有较高的相似性，这样可以减少干扰因素的影响，更准确地评估因果效应。

三、步骤下面将介绍倾向得分匹配方法的具体步骤：数据准备1.：整理收集到的观察组和控制组的相关数据。

确保数据质量，并处理缺失值和异常值。

倾向得分模型2.：建立预测模型，如逻辑回归模型，以预测观察组的干预概率。

根据该模型计算得到每个个体的倾向得分。

匹配操作3.：将观察组和控制组按照倾向得分进行匹配。

可以采用近邻匹配、基于距离的匹配等方法，确保匹配后的样本具有较高的相似性。

检验匹配结果4.：通过比较匹配前后的样本特征分布，检验匹配结果的有效性。

常用的检验方法包括标准化差异和卡方检验。

评估因果效应5.：计算匹配后观察组和控制组的差异，得到因果效应的估计值。

可以采用均数差异、倾向分数加权等方法，得到准确的因果效应估计。

结果分析6.：根据因果效应的估计值进行结果分析，评估干预效果的显著性。

同时，对结果进行敏感性分析，检验匹配过程的稳健性。

四、总结倾向得分匹配方法通过构建倾向得分模型和匹配操作，能够在处理干扰因素和评估因果效应时提供准确可靠的结果。

倾向得分匹配法结果解读倾向得分匹配法（Propensity Score Matching，PSM）是一种常用的统计方法，用于处理观察性数据中的因果推断问题。

它通过建立一个倾向得分模型，将处理组（接受某种处理或干预）与对照组（未接受处理或干预）进行匹配，从而消除处理组和对照组之间的潜在选择偏差，使得比较更具可靠性。

解读倾向得分匹配法的结果需要考虑以下几个方面：1. 倾向得分模型的质量，首先需要评估倾向得分模型的拟合程度和预测准确性。

常用的评估指标包括C统计量（C-statistic）、区分度指数（Discrimination Index）等。

较高的指标值表明模型的质量较好，倾向得分的预测能力较强。

2. 平衡性检验，在进行倾向得分匹配后，需要检验处理组和对照组之间的基线特征是否得到平衡。

常用的平衡性检验方法包括t 检验、卡方检验等。

如果处理组和对照组在倾向得分匹配后的基线特征上没有显著差异，说明匹配效果较好，处理组和对照组的比较更具可靠性。

3. 效应估计与统计显著性，倾向得分匹配后，可以通过比较处理组和对照组之间的平均差异来估计处理效应。

常见的效应估计方法包括平均处理效应（Average Treatment Effect，ATE）、平均处理效应对于受处理的人群（Average Treatment Effect on the Treated，ATT）等。

此外，还需要进行统计显著性检验，判断处理效应是否显著。

4. 敏感性分析，倾向得分匹配方法对于倾向得分模型的假设敏感，因此需要进行敏感性分析，检验结果的稳健性。

常见的敏感性分析方法包括倾向得分模型的功能形式敏感性分析、倾向得分模型的变量选择敏感性分析等。

综上所述，解读倾向得分匹配法的结果需要综合考虑倾向得分模型的质量、平衡性检验、效应估计与统计显著性以及敏感性分析等多个方面，以确保结果的可靠性和有效性。

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。

psm倾向得分匹配法参差不齐的数据已经成为现在最普遍的存在，来自不同源的数据和模型在预测分析、推荐系统、大数据搜索等领域中得到了极大的应用。

而PSM倾向得分匹配法，作为一种简单有效的非监督学习方法，在众多数据挖掘技术中脱颖而出，以其简单而可视化的处理数据差异的优势受到广泛关注和认可。

PSM倾向得分匹配法是一种基于数据特征的个性化数据建模技术，其目的在于改善由多源数据组成的无结构数据，使得用户可以更好的理解和挖掘数据中的有用信息。

它以某一源数据作为参考，从而使得不同源数据都能够以相同的测度标准进行评价，有效的实现了数据转换。

PSM所采用的倾向得分匹配方法是一种基于数据和特征的数据建模技术，主要应用于大规模多源数据分析，利用朴素贝叶斯、K-means 聚类算法和其他机器学习技术，实现了对不同源数据的一致性建模和分析。

首先，PSM倾向得分匹配法通过将所有源数据通过特征属性聚类，构建出特征模型，以此捕获源数据中共有和异同之处；其次，倾向得分匹配法把不同源数据进行倾向得分匹配，将不同源数据的相似属性进行叠加，从而计算每一个样本的个性分值；最后，PSM倾向得分匹配法还提供了一种可视化的处理方法，在可视化界面以饼图的形式展示各个源数据的对比，进而实现数据的处理和分析。

PSM倾向得分匹配法在解决复杂的大规模数据挖掘上表现出了出色的性能，可以更有效的挖掘数据中隐藏的深层知识，并且可以很好的用于各种市场营销、客户画像以及个性化推荐等应用场景中。

以上是PSM倾向得分匹配法的基本内容，它不仅是一种准确的数据分析模型，而且也是一种有效的推理智能机器学习技术，能够为商业决策者提供准确的洞见及个性化解决方案。

一般来说，应用PSM倾向得分匹配法的主要步骤如下：1、收集和准备数据：采集各种业务中的原始数据，并将其进行数据清洗，筛检，格式化等处理，使其具备分析所需的质量。

2、建模：根据数据特征，建立一个模型，以计算多源数据的相似性。

psm倾向得分匹配法倾向得分匹配（PSM）是一种新型的统计数据分析技术，可以用来研究在相关性调查中发现的群体差异。

它旨在解决以下类型的问题：如何确定属于不同组别的每个参与者之间是否存在可比较的差异性质，以及它们与组别之间的关系？本文将讨论PSM的基本概念，以及它如何被用于研究不同群体之间的结构性差异的应用。

倾向得分匹配是一种反映每位受访者在性别、年龄和社会经济地位等维度的个性化得分的技术。

倾向得分通过应用特定的统计技术（如卡方检验）来度量基于整体调查结果所计算出来的偏差。

通过比较不同组别之间的倾向得分，可以发现他们之间的任何差异化特征。

PSM的优势在于，它比两组均值比较法（T-test）更佳的处理多变量数据的能力。

如果调查涉及到超过两个变量，则可以使用倾向得分匹配法来确定可比性。

例如，一个调查可以是比较男性和女性之间的态度，同时涉及到年龄、受教育程度等多个变量，在这种情况下，可以使用PSM来确定参与者态度的可比性。

此外，PSM具有解释能力，可以帮助研究人员了解由不同群体组成的结构性差异。

他们可以从调查的结果中推断出，某些变量和态度之间可能存在的相关性。

例如，一项调查可以比较受教育程度与政治参与的不同群体之间的差异，这可以帮助研究人员了解教育程度对政治参与的影响程度。

PSM还可以用于研究被动性社会组织状况。

被动性社会组织状况是指一个团体成员（通常是社会弱势群体成员）在经济、文化和社会等方面受到不平等待遇的状况。

在反映被动性社会组织状况方面，PSM 也可以有所作为，通过比较不同群体的倾向得分，可以捕捉到个体在社会群体中的处境无论是被主流社会阶层当作因素，还是被贫困群体当作因素。

PSM的被动性社会组织状况的研究可以有效帮助社会工作者和政策制定者了解社会群体的多样性，从而支持政策制定者制定更好的政策，以消除贫困群体所面临的种种不。

虽然PSM具有多种优势，但在某些情况下仍然存在一些局限性。

例如，PSM无法用于研究受访者之间内在联系的模式，即由受访者之间的模式得出结论。

倾向得分匹配法命令-回复倾向得分匹配法命令的使用指南引言：倾向得分匹配法（Propensity Score Matching，PSM）是一种常用的非实验研究设计方法，用于评估某个干预对于特定结果的影响。

本文将一步一步介绍如何使用倾向得分匹配法命令进行数据分析。

第一步：定义研究目标在使用倾向得分匹配法前，首先需要明确研究的目标是什么。

例如，我们想评估某种药物对患者生存率的影响。

这个目标会指导我们后续的研究设计和数据分析。

第二步：准备数据倾向得分匹配法需要有一组观测数据，包括干预组和对照组。

干预组是接受干预的个体/单位，而对照组是没有接受干预的个体/单位。

这两组个体/单位应当具有相似的特征，以便进行可靠的比较。

通常，我们会根据实际情况选择与研究目标相关的变量，如性别、年龄、病史等作为控制变量。

第三步：估计倾向得分倾向得分是根据个体特征而计算的一个概率值，用于评估个体被分配到干预组的倾向程度。

估计倾向得分有多种方法，包括逻辑回归、矩阵分解等。

常见的统计软件都提供了相应的命令，如R语言的"MatchIt"包中的"matchit"命令。

该命令可以帮助我们估计倾向得分，并生成用于匹配的变量。

第四步：匹配样本在得到倾向得分后，我们需要将干预组和对照组进行匹配，以便比较它们的特征。

匹配样本可以采用一对一匹配、多对一匹配等方法。

常见的匹配算法有最近邻匹配、卡尔曼滤波匹配等。

在R语言中，可以使用"MatchIt"包中的"match.data"命令实现样本匹配。

第五步：比较结果匹配样本后，我们可以进行结果比较。

通常会比较干预组和对照组在某个特定结果上的差异，如患者生存率。

可以使用各种统计方法，如t检验、卡方检验等，来评估差异的显著性。

同时，我们也可以计算倾向得分匹配法的保守性、平衡性等指标，以评估匹配的质量。

第六步：结果解释和结论在得到结果后，我们需要解释和分析结果。

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。

倾向匹配得分教程（附PSM操作应用、平衡性检验、共同取值范围、核密度函数图）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 distribution of covariates is similar to that of the treated group. However, there are several user-written modules for this method. The following modules are among the most popular:Stata没有一个内置的倾向评分匹配的命令，一种非实验性的抽样方法，它产生一个控制组，它的协变量分布与被处理组的分布相似。

但是，这个方法有几个用户编写的模块。

以下是最受欢迎的模块（主要有如下几个外部命令）psmatch2.adopscore.adonnmatch.adopsmatch2.ado was developed by Leuven and Sianesi (2003) and pscore.ado by Becker and Ichino (2002). More recently, Abadie, Drukker, Herr, and Imbens (2004) introduced nnmatch.ado. All three modules support pair-matching as well as subclassification.You can find these modules using the .net command as follows:net search psmatch2net search pscorenet search nnmatchYou can install these modules using the .ssc or .net command, for example:ssc install psmatch2, replaceAfter installation, read the help files to find the correct usage, for example:help psmatch2上述主要介绍了如何获得PSM相关的命令，总结一下目前市面上用的较好的命令为psmatch2.PSM 相关命令help psmatch2help nnmatchhelp psmatchhelp pscore持续获取最新的 PSM 信息和程序findit propensity scorefindit matchingpsmatch2 is being continuously improved and developed. Make sure to keep your version up-to-date as follows ssc install psmatch2, replacewhere you can check your version as follows:which psmatch22语法格式语法格式为：help psmatch2••••••psmatch2 depvar [indepvars] [if exp] [in range] [, outcome(varlist) pscore(varname) neighbor(integer) radius caliper(real) mahalanobis(varlist) ai(integer) population altvariance kernel llr kerneltype(type) b width(real) spline nknots(integer) common trim(real ) noreplacement descending odds index logit ties q uietly w(matrix) ate]选项含义为：depvar因变量；indepvars表示协变量；outcome(varlist)表示结果变量；logit指定使用logit模型进行拟合，默认的是probit模型；neighbor(1)指定按照1:1进行匹配，如果要按照1:3进行匹配，则设定为neighbor(3)；radius表示半径匹配核匹配 (Kernel matching)其他匹配方法广义精确匹配(Coarsened Exact Matching) || help cem局部线性回归匹配 (Local linear regression matching)样条匹配 (Spline matching)马氏匹配 (Mahalanobis matching)pstest $X, both做匹配前后的均衡性检验，理论上说此处只能对连续变量做均衡性检验，对分类变量的均衡性检验应该重新整理数据后运用χ2检验或者秩和检验。

真实世界研究统计分析方法（二）：倾向性评分匹配（PSM）试验性研究（例如RCT）做随机化分组目的是：控制混杂。

真实世界研究，不人为分配X（Assigned Exposure X），不做随机分组，需要通过数据分析的方法控制混杂。

2006年美国流行病学杂志Am J Epidemiol 总结了真实世界研究控制混杂常用的五种方法[1]，包括：1. 多元回归模型调整混杂2. 倾向性评分匹配（PSM）后构建回归模型3. 回归模型调整倾向性评分（PS）4. 回归模型加权（IPTW）处理5. 回归模型加权（SMR）处理本文分享第二种方法：倾向性评分匹配（PSM）往期相关资料：真实世界研究统计分析方法（一）：调整混杂2015年在NEJM发表了一项研究[2]，支架和CABG手术相比，对于多支病变的冠心病的疗效。

研究对象：冠心病患者X：两种治疗方式，第二代药物支架（PCI）与冠脉搭桥（CABG）相比Y：预后包括死亡、心梗、再次血运重建和卒中研究设计：观察性研究（observational）中的队列（cohort）研究。

没有随机分配治疗方案，不是RCT，是在真实世界中观察不同治疗方案的疗效。

纳入了3万多人，PSM后剩下不到2万人，样本量少了很多。

目的是控制混杂：挑出一部分人，使得接受不同治疗方案（X）的患者基线情况相似。

这一点非常重要。

试想，如果病情重的人偏向于做搭桥手术，病情重的人预后不好，就会得出搭桥手术疗效差的假象。

解决办法：研究设计时通过PSM的方法选择患者，使得不同X组的人基线相似。

即纳入的人既有可能接受PCI，又有可能接受CABG。

给定一个病例，从数据库里找出满足配对条件的所有可能的对照，然后根据匹配数随机选择对照。

如1：1匹配，随机选一个作对照；1：2匹配，随机选2个配对。

因此PSM的方法又被成为事后随机化，相当于在队列里面构建RCT。

这个就厉害了！正因为倾向性评分（Propensity score ，PS）在控制混杂方面有独特的优势，肿瘤领域的真实世界研究，近年运用PS方法论文的比例出现了爆发[3]：使用PS分析方法的论文数量随发表年份的变化图2017年发布了PS论文报告标准，规范了19条需要在论文中描述的重要内容[3]。

倾向得分匹配计量方程倾向得分匹配计量方程是一种用于衡量个体对某种偏好或倾向的量化方法。

它通过将个体的偏好与一系列特征进行比较，计算出一个数值来表示个体对某种倾向的程度。

本文将介绍倾向得分匹配计量方程的原理、应用和局限性。

倾向得分匹配计量方程的原理是基于倾向得分匹配方法。

该方法通过建立一个匹配模型，将个体的倾向得分与其特征进行匹配，从而得出个体对某种倾向的得分。

具体而言，倾向得分是通过回归模型或者机器学习方法得出的，它反映了个体在某种倾向上的可能性。

然后，根据个体的特征，使用匹配算法找到一组最相似的个体，计算出他们的倾向得分，从而得到个体的倾向得分。

倾向得分匹配计量方程的应用非常广泛。

在社会科学领域，它可以用于研究个体对某种政策或措施的态度。

在医学领域，它可以用于评估某种治疗方法的效果。

在商业领域，它可以用于预测个体对某种产品或服务的偏好。

总之，无论是在学术研究还是实际应用中，倾向得分匹配计量方程都可以帮助我们更准确地了解个体的倾向和偏好。

然而，倾向得分匹配计量方程也存在一些局限性。

首先，它要求我们有足够的数据来建立回归模型或者机器学习模型，从而得到个体的倾向得分。

其次，它假设个体的特征与其倾向是独立的，但实际上可能存在一些未观测到的因素影响了个体的倾向。

此外，倾向得分匹配计量方程还需要我们选择适当的匹配算法，以确保得到的匹配样本具有代表性和可比性。

为了克服这些局限性，研究者们在倾向得分匹配计量方程的基础上进行了不断的改进和发展。

例如，他们提出了双重差分法来进一步减少未观测到的因素对估计结果的影响。

他们也提出了倾向得分加权法来处理样本选择偏倚的问题。

这些改进和发展使得倾向得分匹配计量方程在实际应用中更加可靠和有效。

倾向得分匹配计量方程是一种用于衡量个体对某种倾向的量化方法。

它通过建立匹配模型，将个体的倾向得分与其特征进行匹配，从而得出个体对某种倾向的得分。

倾向得分匹配计量方程在社会科学、医学和商业等领域有着广泛的应用。

倾向得分的基本计算⽅法倾向得分⼗讲倾向得分⼗讲（2）：倾向得分的基本计算⽅法1.倾向得分计算原理在上⼀讲简单的例⼦中，我基于⼿⼯法计算倾向得分的算法，称之为确切概率法。

当更多更复杂的变量参与研究要计算⼀个复合倾向得分⽅法时，⼿⼯法没有办法进⾏了，⼀般将采⽤模型法来近似求得每个个体的倾向得分。

最常见的是通过建⽴logistic回归模型计算概率。

Logistic回归本⾝是⼀个关于分类结局和相关因素的研究⽅法。

本系列中，我们要计算不同⼈群⼊组暴露组的概率，其结局是分组结果（暴露组和对照组）。

倾向得分即为logistic回归分析算出来的预测概率。

Logistic回归的公式显⽰如下。

P为⼊组暴露组的概率，ln（P/1-P）转换后（统计学上称为logit转换），它与X也就是潜在的混杂变量（特别是分组不均衡的变量）建⽴起了线性回归。

P值就在此基础上计算出来（此处的P值为预测概率，⽽⾮确切概率）P值的算法在软件操作中较为简单，这⾥我们通过两种软件SPSS语⾔和R语⾔分别来进⾏计算。

2.本讲案例某研究团队基于队列研究研究美国初⽣婴⼉中，造成低出⽣体重结局的影响因素，结局变量为是否娩出低出⽣体重⼉，重点探讨饮酒对出⽣体重的影响，其它的变量还有产妇妊娠前体重、产妇年龄、种族、早产次数、是否患⾼⾎压等。

案例解析:此案例暴露因素为饮酒（暴露组为饮酒=1，对照组为不饮酒=0），结局是出⽣体重（是=1，否=0），此外还有⼀系列的协变量，这些变量可能是混杂因素。

我们计算倾向得分，也就是计算那些孕妇，她们饮酒的倾向性是多少（概率）？3.利⽤SPSS进⾏倾向得分⽅法的计算SPSS软件计算倾向得分其实也⾮常简单。

⼀般来说，它有两种⽅式，⼀种是倾向匹配的形式计算，⼀种直接在logistic回归界⾯进⾏计算。

很多⼈只只知道利⽤倾向得分匹配的界⾯进⾏计算得分，但有些时候更灵活的是利⽤logistic回归1）利⽤倾向得分匹配模块倾向得分匹配模块主要基于倾向得分进⾏匹配，早期版本spss 24.0 及之前，没有本模块或者需要额外插件。