楼主: chu229399197
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[回归分析求助] stata做得分倾向匹配以后怎么用匹配的数据做回归啊   [推广有奖]

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VesonSun 发表于 2019-8-25 01:03:05
xhx194 发表于 2019-5-27 14:16
你好 _treated变量不就只有treated和untreated两种可能吗?不存在出现您说的_treated变量为空的样本啊?
...
您好,我也是对数据做了得分倾向匹配(psm)其中的核匹配命令,得到了att,并且pstest检验结果对照参考书上来看都可以。但是数据浏览器中生成了几个新数据,怎么才能看变量之间的匹配关系呢?或者说怎么样提取配对的样本?求教,困扰我好几天了也搜不到答案,学的尚浅。如有看到,麻烦耽误你几分钟时间赐教解答,谢谢您

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xhx194 学生认证  发表于 2019-8-25 13:59:59
VesonSun 发表于 2019-8-25 01:03
您好,我也是对数据做了得分倾向匹配(psm)其中的核匹配命令,得到了att,并且pstest检验结果对照参考书 ...
关于“如何提取匹配成功的样本”我是参照这个帖子
https://bbs.pinggu.org/forum.php?mod=viewthread&tid=6952768

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VesonSun 发表于 2019-8-25 14:58:10
xhx194 发表于 2019-8-25 13:59
关于“如何提取匹配成功的样本”我是参照这个帖子
https://bbs.pinggu.org/forum.php?mod=viewthread&ti ...
on surpoort 且_weight不等于0 才是真正匹配上了的。请问是根据这句话的意思做吗?使用命令 drop if common==0, drop if _weight==0,先去掉不满足共同区域假定的观测值,然后再去掉没有匹配的,剩下的结果可以直接用来做下一步回归了是吗?  另外还有一个小问题,我的核匹配做完以后新生成了一个被解释变量的值,这个是什么意思呢?

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tsq32 发表于 2019-11-25 17:01:23
zceyyy 发表于 2019-4-26 19:13
用psmatch2匹配完后,打开数据视图,发现stata自动增加了一些变量,其中
(1)_treated变量:treated代表实 ...
请问这样做的结果如何?和匹配前的回归结果相比有改善吗?

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复亲亲 发表于 2020-2-14 17:57:34
我觉得,这几种得到匹配成功样本的方法,首先大家的匹配方法是不同的。

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复亲亲 发表于 2020-2-15 15:32:06
yangye823 发表于 2018-3-19 08:20
这个也没有看见大神如何做的,我主要参考了新生成变量之间的关系。_weight不知道是不是权重,如果是的话, ...
这个链接里有很清楚地写明_weight是怎么算出来的,看过之后我感觉1:k(k不等于1)情况下,PSM之后的OLS回归都不太可靠。
https://stephenporter.org/understanding-weight-calculations-in-statas-psmatch2/

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爱笑的香草糖 学生认证  发表于 2020-4-17 17:58:51
derary66 发表于 2018-11-17 16:19
从楼主的问题来看,可能对于如下的问题理解不深:究竟为何要做倾向得分匹配?

这里通过一个尽量简化的小 ...
看到很多文章,都没有利用配对样本再次进行回归,只汇报了ATT;也有很多文章只汇报了再次回归的结果。所以在写文章时应该如何回报结果呢?

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andrea99530 发表于 2020-5-21 08:45:57 来自手机
chu229399197 发表于 2017-12-27 22:07
看到很多坛友对这个问题都提出了疑惑,统一回复一下吧。其实psm再回归的问题一直没有得到很好的解决,小弟才 ...
大神大神,可以分享一下用PSM做稳健性检验的paper吗。我不太清楚要怎么来报告结果

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andrea99530 发表于 2020-5-21 08:48:22 来自手机
爱笑的香草糖 发表于 2020-4-17 17:58
看到很多文章,都没有利用配对样本再次进行回归,只汇报了ATT;也有很多文章只汇报了再次回归的结果。所以 ...
可以分享只汇报了ATT的paper吗,小白都不知道该怎么汇报结果做稳健性检验

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加油12345678 发表于 2020-7-30 19:51:44
derary66 发表于 2018-11-17 16:19
从楼主的问题来看,可能对于如下的问题理解不深:究竟为何要做倾向得分匹配?

这里通过一个尽量简化的小 ...
大神好 现在我有一个问题就是进行匹配了之后怎样能将配对的样本提取出来进行分析呢

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