处理组和控制组之间的结果变量没有差异，是不是可以理解为存在的自选择问题不严重呢？

这和自选择问题无关吧，这说明处理变量并不会对结果变量起到显著影响

请问那这说明这个研究没有意义了吗？

说明主回归更稳健了吧，没有受用来分组的这个变量的干扰

1. 倾向得分匹配（Propensity Score Matching, PSM）是一种常用在因果推断中的方法，尤其是处理观察数据时。通过比较处理组与控制组的平均处理效果（Average Treatment Effect on the Treated, ATT），我们可以评估一个政策或干预的效果。如果计算出的ATT值不显著，意味着在统计上我们不能确定处理（如某项政策）对结果变量有明显的影响。可能的原因包括：样本量不足、实际影响确实很小、或者存在未观测到的混杂因素等。

2. 在Stata中使用`psmatch2`命令时，最后加上`n(数字)`表示的是进行匹配时使用的最近邻数量。例如，`n(1)`意味着每个处理组单位只会与一个最接近（即倾向得分差异最小）的控制组单位相匹配；而`n(3)`则会使用三个最近邻单位进行加权平均来匹配。这个参数的选择对最终结果有重要影响，需要根据具体研究问题和数据情况慎重考虑。

希望这能帮到你！如果还有其他疑问，欢迎继续提问。

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我现在出现一个问题，我的回归中明明did的系数是正显著，但是psm的ATT是负显著，这怎么回事？