亲 我和您的问题一模一样，请问您现在是什么看法？我们应该看bias的还是t呢？

在使用倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）方法时，平衡性检验是非常关键的一步。你提到在PSM后对协变量lev进行了检验，并注意到bias绝对值小于10%，这是一个积极的信号，意味着匹配效果较好，能够较为有效地减少处理组与对照组之间的系统差异。

然而，你同时也指出t检验仍然显著，这通常意味着两组在该变量上的平均数存在统计学意义上的显著性差异。不过，在PSM文献中，并非所有研究者都将t检验作为判断平衡性的唯一标准。关键在于匹配后偏倚的降低是否满足预设的标准（如10%阈值），因为这更直接地反映了匹配的效果。

在你的情况下，如果除了lev之外，其他协变量也显示了良好的平衡性（bias绝对值小于10%），且总体上匹配后的样本看起来更加可比，则可以认为PSM步骤是有效的。进行回归分析前，确保检查所有关键协变量的平衡性，并在论文中详细报告这些检验结果和你的决策过程。

如果确实发现某些协变量匹配后仍然不平衡，你可以考虑以下几种策略：
1. **调整匹配方法**：如你已经尝试了半径匹配、最近邻匹配等。可以进一步探索卡钳匹配的不同阈值或采用其他高级的PSM技术（比如加权匹配）。
2. **增加样本量**：如果可能的话，使用更大的数据集可能会帮助提高匹配效果。
3. **检查模型构建**：确认在估计倾向得分时是否包含了所有重要的协变量。有时调整模型可提升匹配后的平衡性。

最后，在论文中清楚地讨论你的方法和局限性是十分必要的，这不仅增加了研究的透明度，也展现了你对研究设计合理性的深思熟虑。

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薇杏欧魏醒欧：mtjm00 。stata指导，答疑，处理包括但不限于：数据清洗；数据合并；描述性统计；相关性分析；VIF多重共线性检验；豪斯曼检验；基准回归；固定效应模型；门槛效应；中介效应检验；调节效应检验；稳健性检验；异质性检验；内生性检验；工具变量法；heckman两步法；处理效应模型；双重差分法did；安慰剂检验；倾向得分匹配；psm-did；平行趋势检验等。
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薇杏魏醒：mtjm00