【stata 倾向性匹配问题求助】在做PSM-DID，研究某个政策的影响，被解释变量（cashasset）为连续变量，解释变量为政策（policy）与年份（year）的交乘项，是虚拟变量。
做PSM的stata程序如下：
步骤1、gen tmp = runiform()
步骤2、sort tmp     //以上两步为对观测值随机排序
步骤3、psmatch2 policy  lnwsalary rsalary lnasset  manstock   lev  roa  q h mb  daul indesize boardsize,  neighbor(2) common caliper(.03)      //对所有控制变量都进行倾向性匹配得分，选出显著的变量在步骤5中再做一遍
步骤4、pstest ,both      //平衡性检验
步骤5、psmatch2 policy  lnasset manstock roa  h  daul boardsize,  neighbor(2) common caliper(.03)     //用步骤3中显著的变量来做倾向性匹配
步骤6、pstest ,both    //平衡性检验

步骤7、psmatch2 policy  lnasset manstock roa  h mb daul boardsize, outcome(cashasset) neighbor(2) common caliper(.03)
步骤8、psgraph

问题：
1、看不太懂步骤4、步骤6平衡性检验的结果，请以步骤6结果为例解释下（我目前只认定从U到M，P值由显著变为不显著即该变量通过平衡性检验）

2、我将步骤3结果中显著的变量提取出来再做步骤5中的psmatch2，是否合理？红框中的note对结果会有影响吗？

3、麻烦解释下步骤3中下图，对结果会有什么影响吗？

4、为什么要做步骤7，即为什么要跟被解释变量联系起来，以及麻烦分析下步骤7的结果：

5、如何决定是采取logit模型还是probit模型呢？
6、上述7个步骤做完后是否说明我的控制组与对照组已经实现common support 了呢？