在进行倾向得分匹配（PSM）时遇到匹配效果不佳的情况是比较常见的问题。如果您的匹配结果中 p 值普遍较小，这可能表明匹配的质量不高，导致处理组和控制组之间的协变量分布仍然存在显著差异。为了解决这个问题，您可以尝试以下几个策略：
1. **调整匹配算法**：不同的匹配方法（如最近邻、卡尺内匹配、半径匹配等）可能会给出不同的结果。尝试使用不同的匹配方法，并观察它们对匹配质量的影响。
2. **优化卡尺宽度**：在进行卡尺内匹配时，您可以通过调整卡尺的宽度来影响匹配的质量和数量。一个更严格的卡尺（较小的值）可能有助于提高匹配质量，但可能会导致较少的数据被保留；而较宽的卡尺则可能导致更多的数据点被包含进来，但也可能增加不匹配的风险。
3. **使用共变量**：在匹配过程中加入更多或不同的共变量可能会改善匹配结果。考虑是否有其他重要的协变量未被包括在内，或者重新评估已有的共变量是否以最优的方式被处理（例如，将连续变量转换为分类变量）。
4. **增加样本量**：如果可能的话，增加您的数据集中的观察值数量可以提高找到良好匹配的可能性。
5. **使用高维度匹配方法**：尝试使用如遗传匹配、优化匹配或熵平衡等更先进的匹配技术，它们能够在处理多个协变量时提供更好的匹配性能。
6. **多点匹配**：考虑每个受试者与多个控制组进行匹配，而不是一对一的匹配。这可以提高匹配的概率和质量。
7. **检查模型假设**：确保您的倾向得分模型假设（如正确选择模型形式、线性或非线性关系的假设）是合理的，并且没有违反任何统计假设。
8. **专家意见**：最后，考虑寻求领域内专家的意见。他们可能会提供关于特定研究问题下的最佳实践或可能被忽视的解决方案。
每个建议的适用性和效果都会根据您的具体数据和研究设计而变化，因此您可能需要尝试多种方法来确定哪种策略最能改善您的匹配结果。
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