psm平衡性检验中所有p值都要不显著才平衡吗

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请问用psm匹配样本后，进行pstest发现十个协变量里有两个p值仍然显著，这样算通过平衡性检验了吗？

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关键词：PSM test 协变量 Est stata psm pstext

目测不可。

如果这两个协变量(lev, TobinQ)是分类变量，正确的做法应该是进行非参数检验(如卡方检验)是否有统计差异， 而不是看T检验的结果。不过从目前的匹配结果来看整体还算可以接受，因为除了协变量lev之外，剩下的协变量的bias百分比都减少了82%以上! 个人建议如下，方法一，如果lve不是很重要的协变量，可以先剔除lev或换匹配方式(Radius, Kernel...)，然后再做一次匹配，看看结果是否很大变化。方法二，换其他流行的匹配方法，如CEM, Entropy Balancing等等。

看bias还可以，但p值应该也是都不显著。不然的话代表你treated group 和 control group的这个变量有显著差异，说明匹配效果不好

整体的匹配效果还可以的，试试看再多加几个变量匹配，如果依然是这两个变量显著，最起码你可以在正文里报告大部分都不显著，也是可以说明匹配结果较好的。

整体可以接受。但是有时候不平衡是因为协变量少了。这是PSM的一个缺陷，协变量不能少，但是乱加也不行

应该是不可以的，所有协变量都要通过均衡性检验，不然审稿人也会质疑

在PSM（Propensity Score Matching）方法中进行平衡性检验时，并非要求所有协变量的P值都不显著才能认为达到平衡。通常，我们关注的是匹配后处理组与控制组之间的协变量均值差异是否被有效减小至可接受范围内。

虽然传统的标准是希望得到不显著的P值（例如 P > 0.05），但更重要的是观察标准化均值差（Standardized Mean Differences, SMD）的变化。SMD是一种衡量两组间平均数差异大小的方法，一般认为绝对值小于0.1表示差异较小，可以视为平衡。

即使在匹配后有少数协变量的P值仍然显著，如果它们的标准化均值差已经减小到可接受范围内，则通常也可以认为实现了较好的平衡。当然，在实际应用中需要根据研究的具体情况和对误差控制的需求来综合判断是否满足了平衡性要求。

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赵安豆 发表于 2025-6-3 19:54
在PSM（Propensity Score Matching）方法中进行平衡性检验时，并非要求所有协变量的P值都不显著才能认为达到 ...

你好，有一个协变量的bias为10.7%,两个协变量的P值显著，可以通过吗