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急~为什么倾向值匹配法之后的样本量大于得分估计时的样本量

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我在用倾向值匹配方法时，发现ATT的处理组和控制组样本之和大于倾向得分估计时Logistic回归的样本量，实在是困惑！首先说明：数据中有些变量含有缺失值，我没有去掉，因为stata处理时不是默认不带入有缺失值的样本么 ...

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我在用倾向值匹配方法时，发现ATT的处理组和控制组样本之和大于倾向得分估计时Logistic回归的样本量，实在是困惑！
首先说明：数据中有些变量含有缺失值，我没有去掉，因为stata处理时不是默认不带入有缺失值的样本么？
在此给出我的命令，大家帮忙看看是否有问题：
. global breps 200
. global xlist sex exp exp2 pol hk edu1 edu2 edu3 eduf1 eduf2 eduf3 region1 region2 region3
. pscore sy Sxlist（注：S表示引用宏变量的符号，因为原符号发帖会乱码，故用S代替）, pscore(myscore) blockid(myblock) numblo(5) level(0.005) logit
. set seed 10101
. attnd lny sy $xlist, comsup boot reps(200) dots logit
sy是二分变量，就是ATT的估计分类对象，lny是因变量。
而且我在把lny为缺失值的样本去掉后，ATT就会发生很大的变化，多数情况下还变得不显著，但是匹配样本量还是够用的，这又是为什么？
研究急用，非常感谢您的解答！

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