请问您解决了这个问题吗？我就是有一些协变量匹配完差异还是显著的

好像<20%也行

想问楼主解决了这个问题吗

请问楼主解决这个问题了吗？

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请问楼主解决了吗

20%有没有文献支撑

可以下载一篇做psm的文章，找找

请问楼主问题解决了吗？

倾向得分匹配模型相关问题可以看一下这篇文章：https://bbs.pinggu.org/thread-11212308-1-1.html

在使用倾向得分匹配（PSM）时遇到平衡性检验不通过的问题是很常见的。当特定协变量未能通过卡方或t检验达到预设的显著水平（如p > 0.05），这可能意味着处理组和对照组在该协变量上的分布存在系统性的差异，而这可能影响后续分析的有效性和解释。

出现这种情况的原因可能有以下几点：

1. **样本量问题**：如果您的样本量较小或特定亚群的样本数较少，可能会导致匹配后的平衡性检验失败。
2. **模型设定**：用于估计倾向得分（PS）的模型可能没有充分捕捉到协变量与处理状态之间的关系。尝试添加更多预测能力强的协变量、使用非线性项或交互作用项可以改善模型的拟合度。
3. **匹配算法选择**：不同的匹配方法对数据分布有不同的假设，如果当前使用的匹配方法不适合您的数据结构，可能会导致平衡性不佳。

解决策略包括：

1. **重新考虑样本分组**：检查处理组和对照组是否真的有足够大的差异以支持匹配。有时，尝试增加或减少控制变量的数量、调整卡尺宽度（caliper）或其他匹配参数可以改善结果。
2. **模型改进**：使用更复杂的模型估计PS，比如添加协变量的高次项或者交互项，考虑非线性关系；也可以尝试机器学习方法如随机森林、梯度提升树等来预测PS。
3. **增加样本量**：如果条件允许，获取更多数据可以提高匹配质量。
4. **使用其他平衡检验方法**：除了卡方或t检验，还可以尝试其他平衡性检验指标，比如标准化均值差（Std. Mean Diff.），它对样本大小和分布的敏感度较低。

最后，如果经过多种尝试后仍然无法达到理想的平衡状态，可能需要重新评估研究设计和假设，考虑是否PSM是当前问题最合适的分析方法。在某些情况下，使用加权估计、多重倾向得分匹配或因果推断的其他技术可能是更合适的选择。记得将这一过程中的决策和理由详细记录下来，这有助于论文撰写时的方法论讨论部分更加严谨和透明。

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