大神，还有其他办法解决这个问题吗

恐怕自己要想办法 (我也不知道)！

可否试试先用pscore得到倾向得分，然后将其导入psmatch2

谢谢！请问帖子中再次匹配提到的0.2*SD是固定的，还是可以自己设置~

psmatch2 depvar [indepvars] [if exp] [in range] [, outcome(varlist) pscore(varname) neighbor(integer) radius caliper(real) mahalanobis(varlist) ai(integer) population altvariance kernel llr kerneltype(type) bwidth(real) spline nknots(integer) common trim(real) noreplacement descending odds index logit ties quietly w(matrix) ate]
解释一下这个里面的含义：
psmatch2 因变量 协变量，[选择项]。重点解读命令语句中选择项的含义。out()指明结局变量。logit指定使用logit模型进行拟合，默认的是probit模型。neighbor(1)指定按照1:1进行匹配，如果要按照1:3进行匹配，则设定为neighbor(3)，common强制排除试验组中倾向值大于对照组最大倾向值或低于对照组最小倾向值。caliper(.05)试验组与匹配对照所允许的最大距离为0.05。ties强制当试验组观测有不止一个最优匹配时同时记录。

而原帖子中的注释语句如下：其中caliper是可以根据你的数据进行相应调整的
*** Round 1
** nearest neighbour 1:1 matching with caliper 0.20*SD, adjust for your own data from 'sum pscore' results above
psmatch2 [your intervention], pscore(pscore) caliper (0.024) noreplacement descending

请问您最后怎么解决的哇？

请问这个应该怎么做呀