Aug 30, 2023 · 1983年，由Paul Rosenbaum和Donald Rubin提出的 倾向性评分匹配（propensity score matching，PSM）分析 可以减少研究中的偏差和混杂变量影响，以便对观察组和对照组进行更合理 …

因此你需要乘时光机器，不给患者服用这种药，看他的病是否好了，当然这是无法实现的，在psm估计方法中，我们选择与病人身体状况相似的人作为对照组，然后观察药的疗效。 针对psm主要包括一下 …

2、分层PSM：PS最邻近匹配尽管可以使协变量总体趋于平衡，但不能保证每个协变量分布完全一致。 可以根据某个重要变量（如性别）分层后，分别对每层人群进行PS最邻近匹配，然后再将配比人群合 …

倾向得分匹配 (PSM)，是一种模仿RCT随机对照试验随机化分组，提高组间均衡性，进而达到降低混杂因素影响目的一种数据处理策略。PSM在计量研究，临床医学等领域有着广泛的应用。 1.案例背景与 …

PSM模型的具体的做法是，询问被访者4个价格： (1) 太便宜以至于不购买的价格： 有两个问题（根据具体情况二选一） 请问什么样的价格您认为太便宜，以至于您怀疑产品的质量而不去购买？ ； 请问什 …

所以PSM模型通过平行假设检验。 （4）共同支撑检验 倾向得分匹配的另一个假设就是共同支撑假设，即处理组与控制组是否具有相同的倾向得分值。 共同支撑检验可以通过 SPSSAU 的 核密度图 进行检 …

请问倾向得分匹配PSM中核匹配法得出的weight值有什么意义？ 在学习用PSM-DID模型做实证的方法，但是不明白为什么在匹配后，做DID，即双重差分时，要将weight值与被解释变量相乘 关注者 13

P1: PSM的流程—（2）是基于控制组和处理组进行PSM匹配—（3）和（4）是做平衡性检验—（5）是做核密度函数图表 p2展示内容是（2）的结果，主要看ATT，必须显著才能证明解释变量和被解释变 …

psm和ols都是回归的一种方式，ols是针对所有样本进行回归,而psm对样本进行了选择，仅对选择出来的相似的样本进行回归。或者可以理解为ols对每个样本采取相同的权重进行回归，而psm对每个样本 …

PSM究竟比回归优越在哪儿？感觉同样基于CIA假设，在内生性问题上，效度应该是一样的啊