干货：PSM倾向匹配Stata操作详细步骤和代码，
2018-08-22 周支瑞 周支瑞
试验设计中，匹配的目的在于确保干预效应估计是建立在可比个体之间的不同结果的基础上。最简单的匹配方式是将干预组和对照组中协变量值相同的两个个体进行配对分析。但是，如果协变量并不是某一个变量，而是一组变量时，这种简单的匹配方式也就不再适用，而是采用倾向得分匹配方式进行匹配。倾向性匹配得分（PSM）分析，主流统计学软件SAS、Stata、SPSS（22.0以上版本）、R语言均可实现。但SAS难度较高
试验设计中，匹配的目的在于确保干预效应估计是建立在可比个体之间的不同结果的基础上。最简单的匹配方式是将干预组和对照组中协变量值相同的两个个体进行配对分析。但是，如果协变量并不是某一个变量，而是一组变量时，这种简单的匹配方式也就不再适用，而是采用倾向得分匹配方式进行匹配。倾向性匹配得分（PSM）分析，主流统计学软件SAS、Stata、SPSS（22.0以上版本）、R语言均可实现。但SAS难度较高，不推荐；SPSS虽然操作简便，但是仅能实现1:1匹配，如无特殊需求可以尝试。笔者重点推荐使用Stata或者R语言完成PSM分析。下面笔者将以实例演示的形式讲解Stata软件在倾向性匹配得分中的应用。 1.安装psmatch2统计包。 命令如下： .ssc install psmatch2 需要在联网状态下键入上述命令，然后软件自动搜索对应的程序包进行安装，成功安装后会有以下提示： checking psmatch2 consistency and verifying not already installed... installing into .\ado\plus\... installat
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老师您好，我在写作论文时需要用到PSM-DID分析方法，非常想阅读一下您的文章，但我因积分不足无法阅读原文，在积分商城也未找到获取积分的方法
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