有可能是原先回归中存在遗漏变量等问题，或者是样本偏差。

或者是换其他的PSM 匹配方式，但依然建议检查原回归

你的PSM匹配方式是哪个，检查下该PSM匹配是否正确，若正确，则检查原始回归是否有严重的内生性问题，以上为我的简略回答，有问题继续来我空间留言咨询~

那请问意思是原回归应该不显著，或者相反吗
还是说加入遗漏变量psm匹配之后的,就会和原回归结果一致？

好的好的，感谢。我是1：1匹配，请问什么叫PSM匹配是否正确？
STATA小白一个/(ㄒoㄒ)/~~

首先看你的psm指标选择的是否合理？是否都符合逻辑，而且较为全面，没有遗漏什么重要的影响因素？其次，检查你的平衡性检验结果，是否都通过了平衡性检验？
如果上面都没问题，那可能说明原始回归中存在内生性问题，原始回归的结论是有偏的，新的回归结果更接近真实情况。当然你也可以通过改变PSM匹配方法和协变量来看看结果会不会好一点。

不过，上述都是技术层面的，最根本在于，你的原始回归存在什么问题需要通过PSM来解决？现在做的PSM的确解决了上述问题吗？如果回答是肯定的，那你应该相信PSM之后的回归结果。