导读 📊 引言在社会科学与经济学研究中，如何减少样本选择偏差是关键问题之一。倾向得分匹配法（Propensity Score Matching, PSM）是一种有...
📊 引言
在社会科学与经济学研究中，如何减少样本选择偏差是关键问题之一。倾向得分匹配法（Propensity Score Matching, PSM）是一种有效工具。本文通过一个简单案例，结合STATA软件，解析PSM的核心逻辑与实际应用。
🎯 PSM基本原理
PSM的核心思想是通过倾向得分将处理组与对照组进行匹配，从而平衡两组的协变量分布。例如，在评估某政策效果时，我们可以利用PSM确保比较组之间具有可比性。具体操作步骤包括估计倾向得分、选择匹配方法（如 nearest-neighbor）以及验证匹配质量。
💻 STATA实现示例
假设我们有企业数据集，目标是分析培训项目对企业生产效率的影响。首先使用logit模型计算倾向得分；接着用`psmatch2`命令完成匹配；最后检验匹配后的平衡性。代码如下：
```stata
logit treated var1 var2 var3
predict pscore
psmatch2 treated, pscore(pscore) outcome(y)
psgraph
```
🔍 总结
PSM是一种强大的因果推断工具，尤其适用于非实验设计场景。借助STATA等统计软件，研究者能够高效完成复杂分析任务。掌握PSM不仅有助于提升学术研究质量，也能为实践决策提供科学依据。💪
数据分析 因果推断 STATA技巧