PSM平衡性检验不清楚是否通过

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请教大家，论文需要用到PSM方法，做平衡性检验结果如图所示，其中匹配后的协变量lev的bias绝对值小于10%应该是通过检验了，但是t值依然是显著的，这样的话能算整体通过检验接着做回归分析吗？如果不行的话还可以怎么做呢，我目前这个是半径匹配，caliper取0.03，试过最近邻匹配caliper(0.05)和一般的核匹配结果都不太行。

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关键词：PSM 如图所示 回归分析 ALI IPE

匹配的目的是为了让两组样本的基本特征没有显著的差别，这样才可以比较。可以试试近邻、一对一等匹配方法，但我预测结果和你提供的不会有太大差别。lev变量不知道是啥含义以及和关注的变量的关系，要不剔除这个变量再试试，或者把重心放在这个变量上，会不会有其它发现

lev是杠杆，你这里可能是不同组的杠杆率差异太大了

fengqudong5 发表于 2024-4-2 10:12
匹配的目的是为了让两组样本的基本特征没有显著的差别，这样才可以比较。可以试试近邻、一对一等匹配方法， ...

lev是企业资产负债率，我的协变量都是我前面做回归用到的控制变量，我感觉lev作为控制变量是不是挺重要的就不太想去掉，我目前不太清楚大部分文献是必须要求平衡性检验t值不显著吗？因为看到有只写bias检验的

REEEEED 发表于 2024-4-2 15:42
lev是企业资产负债率，我的协变量都是我前面做回归用到的控制变量，我感觉lev作为控制变量是不是挺重要的 ...

在统计上，不显著表明二者没有明显差异，下一步的分析更合理，更有说服力

亲 我和您的问题一模一样，请问您现在是什么看法？我们应该看bias的还是t呢？

亲 我和您的问题一模一样，请问您现在是什么看法？我们应该看bias的还是t呢？

在使用倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）方法时，平衡性检验是非常关键的一步。你提到在PSM后对协变量lev进行了检验，并注意到bias绝对值小于10%，这是一个积极的信号，意味着匹配效果较好，能够较为有效地减少处理组与对照组之间的系统差异。

然而，你同时也指出t检验仍然显著，这通常意味着两组在该变量上的平均数存在统计学意义上的显著性差异。不过，在PSM文献中，并非所有研究者都将t检验作为判断平衡性的唯一标准。关键在于匹配后偏倚的降低是否满足预设的标准（如10%阈值），因为这更直接地反映了匹配的效果。

在你的情况下，如果除了lev之外，其他协变量也显示了良好的平衡性（bias绝对值小于10%），且总体上匹配后的样本看起来更加可比，则可以认为PSM步骤是有效的。进行回归分析前，确保检查所有关键协变量的平衡性，并在论文中详细报告这些检验结果和你的决策过程。

如果确实发现某些协变量匹配后仍然不平衡，你可以考虑以下几种策略：
1. **调整匹配方法**：如你已经尝试了半径匹配、最近邻匹配等。可以进一步探索卡钳匹配的不同阈值或采用其他高级的PSM技术（比如加权匹配）。
2. **增加样本量**：如果可能的话，使用更大的数据集可能会帮助提高匹配效果。
3. **检查模型构建**：确认在估计倾向得分时是否包含了所有重要的协变量。有时调整模型可提升匹配后的平衡性。

最后，在论文中清楚地讨论你的方法和局限性是十分必要的，这不仅增加了研究的透明度，也展现了你对研究设计合理性的深思熟虑。

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REEEEED 发表于 2024-4-1 23:37
请教大家，论文需要用到PSM方法，做平衡性检验结果如图所示，其中匹配后的协变量lev的bias绝对值小于10%应该 ...

薇杏欧魏醒欧：mtjm00 。stata指导，答疑，处理包括但不限于：数据清洗；数据合并；描述性统计；相关性分析；VIF多重共线性检验；豪斯曼检验；基准回归；固定效应模型；门槛效应；中介效应检验；调节效应检验；稳健性检验；异质性检验；内生性检验；工具变量法；heckman两步法；处理效应模型；双重差分法did；安慰剂检验；倾向得分匹配；psm-did；平行趋势检验等。
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可以帮忙解决stata命令运行报错，解决实证检验分析相关问题。还可以帮忙调节正向或者负向的显著性！也可以帮忙调整平行趋势检验！
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薇杏魏醒：mtjm00