倾向值匹配方法(倾向匹配得分结果解读)

导语：互助问答第72期:倾向值匹配问题

问题1. 老师您好，有两个问题请老师解答：

(1). 倾向匹配中处理效应模型当pho=0时表明存在依可测变量选择，此时应该建立依可测变量选择模型加以分析，这个理解对吗？

(2). 关于局部宏local、全局宏globalfor循环，您能不能详细介绍一下，一直没弄懂.

问题2. 老师您好，我想请教的问题是倾向得分法的问题：

(1). 我用的是psmatch2做的倾向得分，结果显示ATT值特别大(100多)，请问这是什么意思？

(2). 倾向得分匹配后，想报告匹配前后的密度图，这个命令一直没找到，请问老师这个命令的具体写法？

谢谢老师百忙之中解答，打扰老师了！

今日解答

问题1答疑：

（1）当存在依可变量选择，即个体是否进入处理组完全取决于可观测变量时，可以采用倾向得分匹配估计。这是倾向得分匹配法有效的重要前提假设之一（可忽略性假设），但遗憾的是这一假设在实践中并不能真正的得以检验，只能事前凭经验来判断。

（2）宏是Stata程序的变量，它用一个字符串（宏的名称）来代表另一个字符串（宏的内容）。宏分为局部宏（local macro）和全局宏（global macro）。局部宏只属于其所定义的程序，不能从其他程序中调用，当程序结束了，局部宏也就不存在了。而全局宏一旦被定义，就会留在内存，且可以被其他程序使用。Foreach和forvalue是Stata的循环语句，其中foreach是按条目循环，而forvalues则用于对连续的数值进行循环。在使用foreach或forvalue时，可以定义宏来存储要循环的元素或数值。

问题二答疑：

（1）ATT的大小是否合理取决于实际研究的问题，psmatch2本身并没有对ATT的大小有任何约束。

（2）采用psmatch2做倾向得分匹配后，会自动生成倾向得分的变量（变量名为_pscore)。然后，采用kdensity并结合画图命令即可画匹配前后的核密度图，具体可参见连玉君老师相关资料。

学术指导：张晓峒老师

本期解答人：彭树宏老师

编辑：李宁宁

统筹：易仰楠 李丹丹

技术：知我者 赵雅轩

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