老师，我读了这篇文章。但是这一篇中出现的命令是 match, 不是现在常用的 psmatch2。我没有能够通过 findit 搜到 match, 估计现在已经不用了。

文章中match的语法是

. match depvar treatvar varlist    ； 然后直接得到的是ATE的系数估计，以及t值和p-value.

但由于现在match已经不再用（我想是这样），我只能用psmatch2来做，

.psmatch2 treatvar varlist, out(depvar)  ate

最后得到ATT的t值为2(见下表)。根据我对这篇文章的理解，这是不是说明 selection bias 不存在呢？ 至于ATE，只能得到值，结果并没有给出t值。请老师看一下我理解的事不是正确? Thank you!!!

----------------------------------------------------------------------------------------
        Variable     Sample |    Treated     Controls   Difference         S.E.   T-stat
----------------------------+-----------------------------------------------------------
       depvar  Unmatched | .734072022   .723076923   .010995099   .021410793     0.51
                        ATT | .766435986    .71583045   .050605536    .02530052     2.00
                        ATU | .719188768   .766120645   .046931877
                        ATE |                           .048673776
----------------------------+-----------------------------------------------------------

[此贴子已经被作者于2009-6-7 23:25:28编辑过]

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        Variable     Sample |    Treated     Controls   Difference         S.E.   T-stat
----------------------------+-----------------------------------------------------------
       depvar     Unmatched | .734072022   .723076923   .010995099   .021410793     0.51
                        ATT | .766435986    .71583045   .050605536    .02530052     2.00
----------------------------+-----------------------------------------------------------

可以看出，在Matched之前，“Treated”组和“Controls”组之间不存在显著差异，t值仅为0.51，而在完成匹配后，t值为2.0，在5%水平上显著。这表明没有匹配前存在selection bias。

老师，

那请问这该如何解决呢？是不是就没有办法了？！！

还有，如果匹配前和匹配后都不显著怎么办呢？（有的specification下，匹配后也是不显著的）

烦劳您一定回答一下，不知道有没有什么补救的办法啊？??

[此贴子已经被作者于2009-6-8 9:43:08编辑过]

看来你还没有理解PSM的含义。

从8楼的例子来看，匹配前不显著，而匹配后显著。这表明，匹配前可能存在选择偏误（我们的假设是匹配方法合理，能够克服选择偏误），而匹配后的结果更为可信，表明这种政策有显著的饿效果。

至于匹配前后都不显著，并没有什么可以大惊小怪的。只能说明这种政策即使在控制了选择偏误问题后仍然没有显著效果。类似于传统的回归分析，我们并没有要求所有变量一定都显著，不显著的变量也有其特定的经济含义。

最后需要提醒的是，技术上的问题通常都很容易解决，但对于基本原理和基础知识的学习不可忽视。要踏实一点，呵呵。

老师批评的极是！赶着要出活，所以急了点。以后要好好学

对不起，我想再问个关于-pstest- 的问题。我阅读了一些文献说, 在检验 balancing 是否has been acheived for covariates 的时候, 如果covariates 是categorical 或 dichotomous，则应用chi-sqr test; 当 covariates 是连续变量的时候，用t-test.

但是，虽然我的变量是categorical，可 -pstest, sum - 的结果显示的都是 t-test的结果(t值和相应的p-value.)

请问，这个该如何处理呢？

哪些文献？能否列出来？

eg1. Lobo et al. 2006. Addressing the issue of channeling bias in observational studies with propensity scores analysis. Research in Social and Administratrative Pharmacy.  

         (在p.148。)


eg2. Reeve et al. 2008. Reducing Bias in Cancer Research: Application of Propensity Score Matching. Health Care Financial Review, vol.29, no.1.

         (在p.72, p.73, 以及p.74Table 2的注释里面.)  



p.s. 这两篇文章好像是都是先把propensity scores 分成quintiles, 然后再在各个quintile里检验balancing的。这个ms不是必须的吧？我是说，-pstest- 是对于整个sample一并检验的吧。
谢谢老师！

这就是所谓的分层检验，-pstest-也是这么做的。

您是说 -pstest- 命令自动就这么做的么，先分成quintiles再检验balance？这从显示的结果上好像看不出来。



另外，对于我前面提出的chi2的问题，我看到STATA journal 上2002年的一篇文章，给的例子里面covariates就有0-1变量(married, black, hisp)。它是用-pscore-这个命令检验balancing的。我试了一下，给命令加上 -detail- 这个option 后就可以看到，所有变量的检验都显示是"t-test“。当然，这可能表示t-test是合适的，也可能是显示出是"t-test"但实际上本身用的是chi2 test。

分层检验是中间步骤，不会最终显示。有些时候，完成最终的检验，需要分很多层。

连老师：我用psmatch2结果是匹配前后控制组和对照组均显著，按照本帖10楼您的回复，我的运行结果似乎意味着匹配前不存在选择偏误，那么，即使匹配后显著，匹配后的结果是否就没意义了？在此情况下是否可以不考虑选择性偏误问题了？是否直接用ols将处理变量做虚拟变量回归就可以了？如果我理解错误，还请连老师指点：匹配前后控制组和对照组均显著，这意味着什么含义？谢谢。

如果匹配前两之间就没有显著差异，那么我觉得就没有必要用 PSM 了。
如果匹配前后都有显著差异，就表明匹配不成功，还需重新设定模型。

那请问老师，如果匹配前显著，匹配后也显著，而且系数符合相同，请问如何解释呢？
谢谢老师了！

请问连老师，PSM方法下有一个强忽略性假设，即： 在给定所观测的协变量X的条件下,( Y0, Y1)与T独立。请问这是什么意思？参加培训（T）对收入（Y）肯定会有影响，如何独立呢？一直都不明白。