匹配样本的权重决定与output变量的关系

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如果output变量并非用于匹配的变量。以最近邻匹配为例，匹配变量的权重与output的选择有关吗？

从理论上说，各个样本最终的权重由匹配的变量来决定，在output变量不参与匹配的情况下，该权重与output应该无关。

但在进行treatment分析时，对于政策效应的估算时，与估算方法有关，如是否考虑到异方差，其是否会影响第一步的匹配及其匹配权重的确定？

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关键词：output outpu Out put treatment 样本 影响

前面的理解没问题。
在 treatment 分析中，应该考虑异方差，但这影响统计推断，也就系数的标准误的计算（进而影响 t 值），不影响前面的匹配分析和权重设定。

模拟了一下，采用不同的被解释变量（output)会使得第一阶段的p-score的值及其权重发生较小的变化，原因何在？
从原理上看，第一阶段的  p-score与 output变量应该无关呀？

似乎找到了原因，当保证两个output变量具有相同缺失值时，采用不同的output变量计算的 p-score与weight完全相同。为何？

第二阶段被解释变量的缺失值会影响第一阶段的匹配结果？

缺失值的数量不同，会导致你估计时使用的样本数不同，这会进而导致结果的微小差异。
匹配过程与 Output 变量的选取无关，你已经证实了这一点。

that's right.