在STATA中完成倾向得分匹配（PSM）后，你可能使用的是`psmatch2`或`teffects psmatch`等命令。一旦你的样本已经被成功配对，你可以使用加权回归分析来评估处理效果。
如果你使用了`psmatch2`命令，并且已经生成了一系列辅助变量如`_weight`（这通常是一个匹配权重），那么你可以在PSM后进行加权最小二乘估计。这里是一个示例命令序列：
```stata
* 假设你的数据已经被倾向得分匹配了，你可以使用下面的命令来运行回归。
regress outcome treatment [aweight=_weight] if _match==1, robust
```
在这里：
- `outcome`是你的因变量（结果变量）。
- `treatment`是你的解释变量（处理状态），应该是一个虚拟变量（0/1）表示是否接受处理。
- `[aweight=_weight]`指定了使用匹配权重进行加权分析。注意，这里我们使用的是反向方差权重（analytical weights, aweights），因为它们在估计平均处理效果时更有效。
- `if _match==1`确保只对成功匹配的观察值进行回归。
如果你的数据集中有缺失或非配对观测，则上述命令中的条件`if _match==1`将排除这些数据点，使分析仅限于那些被成功匹配的个体。这样可以更准确地估计处理效果的影响。
请注意，在执行加权回归之前检查权重是否正确分配，并确认没有异常值影响结果是很重要的。此外，使用`robust`选项可以帮助你获得稳健的标准误差估计，这在处理复杂样本设计或权重时尤其有用。
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