通过entropy方法得到的 倾向匹配得分运算结果。STATA。


Data Setup
Treatment variable:   treat
Covariate adjustment: age educ black (1st order). age educ (2nd order).

Optimizing...
Iteration 1: Max Difference = 15245.0741
Iteration 2: Max Difference = 5598.25812
Iteration 3: Max Difference = 2054.48639
Iteration 4: Max Difference = 760.142692
Iteration 5: Max Difference = 291.381205
Iteration 6: Max Difference = 116.077553
Iteration 7: Max Difference = 45.9603976
Iteration 8: Max Difference = 16.2673747
Iteration 9: Max Difference = 3.95948531
Iteration 10: Max Difference = .368522542
Iteration 11: Max Difference = .00377801
maximum difference smaller than the tolerance level; convergence achieved


Treated units: 185     total of weights: 185
Control units: 15992   total of weights: 185


Before: without weighting

             |              Treat              |             Control            
             |      mean   variance   skewness |      mean   variance   skewness
-------------+---------------------------------+---------------------------------
         age |     25.82      51.19      1.115 |     33.23        122      .3478
        educ |     10.35      4.043     -.7212 |     12.03      8.242     -.4233
       black |     .8432      .1329     -1.888 |    .07354     .06813      3.268


After:  _webal as the weighting variable

             |              Treat              |             Control            
             |      mean   variance   skewness |      mean   variance   skewness
-------------+---------------------------------+---------------------------------
         age |     25.82      51.19      1.115 |     25.82       51.2      .6865
        educ |     10.35      4.043     -.7212 |     10.35      4.043     -.7021
       black |     .8432      .1329     -1.888 |     .8432      .1322     -1.888


Graphing...