在使用熵平衡（Entropy balancing）方法进行处理组和控制组匹配之后，通常我们会期望两组的基本特征变得非常相似。然而，在你描述的情景中，当你将权重应用于控制组并进行t检验时，发现结果与预期不符，这可能是由以下几个原因造成的：
1. **加权后的均值计算**：在应用权重后重新计算的均值应该确实反映处理组和控制组之间的平衡程度。然而，如果在这一步骤中出现了错误，比如没有正确地将权重应用于数据点或在计算时忽略了权重的作用，则可能会得到不正确的结果。
2. **t检验的前提条件**：t检验通常假定两样本来自独立、正态分布的总体，并且方差相等（对于Welch's t-test，后者的要求可以放宽）。如果加权后的数据违反了这些假设，比如出现了非正态性或显著的异质方差，则t检验可能不再适用。
3. **权重效应**：有时，即使经过熵平衡处理后，由于权重的分配方式，两组之间的某些微小差异在t检验中也可能表现为统计上的显著。这并不一定意味着熵平衡失败了，而是说明原本就存在的、但在未加权数据中不易察觉的差异被强调出来了。
4. **样本量问题**：即使经过加权处理后两组特征值非常接近，但大样本量可能会导致即使是微小的差别在t检验中也变得显著。这是统计学中的一个常见现象，并不意味着分析过程有误。
针对你的问题，我建议：
- 重新检查权重应用的过程和均值计算方法，确保没有错误。
- 检查数据是否符合进行t检验的前提条件，必要时考虑使用非参数检验或对数据进行变换以满足假设要求。
- 谨慎解读显著性结果，特别是考虑到样本量较大的情况。可能需要同时考虑实际效应大小（如通过计算Cohen's d等效应量指标）和统计显著性的意义。
最后，如果问题依旧存在，建议查阅更多关于熵平衡后的均值比较的具体方法的文献或资料，或者向领域内的专家寻求帮助。
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