当你使用`psmatch2`命令并指定`neighbor(1)`参数时，理论上你期望的是每个处理组（实验组）单位只与一个最接近的控制组单位匹配。然而，在实际应用中，出现多对一的匹配可能是因为以下几种情况：
1. **没有足够的独特配对**：在你的数据集中，可能有多个控制组单位具有相似的倾向得分，使得它们都被认为是处理组单位的最佳匹配。
2. **caliper参数的影响**：你使用了`caliper(.001)`参数来限制匹配的距离。这可能会导致某些实验组样本找不到完全符合要求（即倾向得分差异小于或等于指定阈值）的对照组样本，从而可能选择多个接近满足条件的对照组单位。
3. **数据分布不均**：如果处理组和控制组在协变量上的分布存在较大差异，那么对于某些处理组单位来说，可能有多个“足够好”的控制组匹配对象，尤其是在控制组样本远多于处理组时。
4. **实施细节**：`psmatch2`命令的具体实现可能会导致一些非直观的结果。例如，在寻找最佳匹配时，如果多个控制组单位的倾向得分非常接近，那么程序可能会选择其中几个作为匹配对象。
为了解决这个问题并确保你得到的是1:1的精确匹配，请尝试以下步骤：
- 检查是否有过多的控制组样本与处理组相比较。减少控制组样本数量可能有助于实现更精准的一对一匹配。
- 调整`caliper`参数，可能会放宽或收紧以找到最佳平衡点，确保每个处理组单位都能找到一个合适的匹配对象但又不导致过度宽松的匹配标准。
- 使用stratify（分层）方法可以先将数据集按照协变量划分成更小、更均匀的子群体，在这些子群内进行匹配可能更容易实现一对一。
请注意，如果使用近邻匹配仍然无法达到预期的一对一效果，你可能需要考虑其他的匹配策略，比如卡钳匹配（caliper matching）、半径匹配（radius matching）等，以找到最适合你数据特点的方法。
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