倾向性得分匹配法，根据倾向分匹配后，如何在估计ATT时加入其它变量？

倾向性得分匹配法，根据倾向分匹配后，如何在估计ATT时加入其它变量（估计倾向分的方程中不包含的变量）？毕竟估计倾向性得分的变量和估计outcome的变量是不同的？求问相关的原理或者stata指令，两者兼具更佳。拜谢！！回答较佳者可得200个论坛币，如果是我想要的答案，也可以加论坛币。

放在分组变量前面attnd命令后面，就行了吧。
纯属自己见解，楼主可以试试。

psmatch2  depent x1 x2 x3......接着写

red123star 发表于 2013-5-2 22:48
psmatch2  depent x1 x2 x3......接着写

这样不行诶，我想要在倾向性得分法第二步中加入第一步中没有的变量，毕竟第一步和第二步两者因变量不同，自变量也应当是不同的。psmatch2 choice x1 x2 x3,outcome(y) llr logit common    这样子的话x1 x2 X3只会进入选择方程，我想在结果方程中加入x4 x5

psmatch help 文件件有吗？

red123star 发表于 2013-5-7 21:37
psmatch help 文件件有吗？

没有。。。。

坐等高手解答 以供吾辈学习！

第一步：只进行匹配，不求ATT
第二步：进行匹配后不用非参数估计方法行，就用一般的估计方法把处理的变量作为一个解释变量，我是看内生转换回归模型后有这样的想法，但是不知道能行不，我也有同样的问题，需要解决。

实施数据匹配后，可以采用多种方法进行postmatching analysis。不过匹配后所可能采用的方法受限于你之前所采用的匹配策略（例如你是一一匹配还是完全匹配等）。简单情况下，例如是一一匹配，那么就可以在匹配后直接采用OLS回归，将你想在结果方程（而非选择方程）中纳入的变量作为控制变量进行OLS回归分析。但如果你采用的是完全匹配，那么OLS方法可能并不适用。

james9609 发表于 2014-1-5 00:28
实施数据匹配后，可以采用多种方法进行postmatching analysis。不过匹配后所可能采用的方法受限于你之前所采 ...

一种方法是，可以在匹配后再做回归，回归时只用匹配成功的样本，但需要用psmatch2后自动生成的 _weight做为频数权重。举例如下：

psmatch2 t x1 x2, out(y) logit

reg y t x1 x2 x3  [fweight=_weight]