STATA中PSM匹配后更显著

Question

PSM匹配后实验组和控制组的差异怎么更大了啊，请问是什么问题呢？

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

根据你提供的信息，PSM匹配后实验组和控制组的差异变大了。这可能是因为匹配算法导致了样本选择偏差。以下是可能导致这个问题的几个原因：

1. 匹配变量的选择不合适：在进行PSM匹配时，选择的匹配变量可能与实验组和控制组之间的差异并不相关。你可以通过重新选择匹配变量，确保选择的变量在实验组和控制组之间存在差异。

2. 匹配算法参数的设置不适当：匹配算法的参数设置可能会影响匹配效果。你可以尝试调整匹配算法的参数，如邻近匹配比例或匹配容忍度，以获得更好的匹配结果。

3. 缺少共同支持区间（common support region）的观察样本：共同支持区间是指实验组和控制组之间存在重叠的观测值范围。如果样本中缺少共同支持区间的观测样本，PSM匹配可能会引入较大的偏差。你可以通过调整匹配算法参数或重新选择样本，以确保存在足够的共同支持区间。

4. 样本选择偏差或遗漏变量的存在：实验组和控制组之间的差异可能是由于未考虑到其他可能影响结果的变量导致的。你可以通过增加更多相关变量或使用其他的匹配算法来应对遗漏变量的问题。此外，你还可以使用倾向得分加权匹配（propensity score weighting）来减轻样本选择偏差。

你可以尝试以上的解决方案来解决PSM匹配后实验组和控制组的差异变大的问题。如果问题仍然存在，你可以进一步检查数据的质量，包括确保变量的正确性和完整性，并且保证匹配过程的正确执行。同时，检查数据的来源和样本的权重，也可能对结果产生重要影响。如有必要，寻求更进一步的统计方法或专家的帮助可能是有益的。