自选择和选择性偏误用哪个啊

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参加医保X和是否发生灾难性卫生支出Y,这用probit回归。我想做个稳健性检验，有两个检验方法，我拿不定，希望大家帮帮我，感谢。1、这两者有一定的自选择效应，因为容易发生灾难性卫生支出的人更倾向于参加医保，用psm；2、有选择性偏误，因为参与调查数据的多是健康的人，忽视了住院的人，用heckman。但这两个psm和heckman我都不太懂，想用工具变量，用其他社区的参保率作为工具变量研究，可行吗？还有选择性偏误那个理由太勉强了，还有更好的理由吗？感谢

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关键词：选择性 Probit回归 heckman Probit 稳健性检验

又能帮忙解决一下的吗?

我感觉楼主提到的自选择问题用处理效应模型更合适。
一点愚见，仅供参考。