请问，如何能够得到匹配前后各自变量Standardized Mean Difference？



> library(rgenoud)
> library(MatchIt)
> m.out <- matchit(treat ~ x.cat+x.cont, method = "nearest",discard="both",data = data)
> summary(m.out)
Call:matchit(formula = treat ~ x.cat + x.cont, data = data, method = "nearest", discard = "both")
Summary of balance for all data:
                       Means Treated    Means Control   SD Control    Mean Diff         eQQMed       eQQMean       eQQMax  
distance                0.5137                0.2175            0.1418        0.2963            0.3284          0.3019          0.4488
x.cat                     0.6440               0.8698             0.3368       -0.2257            0.0000          0.2233          1.0000
x.cont                   0.6084              -0.2543             0.5965        0.8627            1.2080          1.1241          1.9759
Summary of balance for matched data:
                     Means Treated     Means Control    SD Control     Mean Diff        eQQ Med      eQQ Mean      eQQMax
distance                0.4727               0.3643             0.1459        0.1084             0.1276         0.1084          0.1879
x.cat                     0.7342               0.6261            0.4849         0.1081             0.0000         0.1081          1.0000
x.cont                   0.6391               0.1160             0.6099        0.5231             0.7374         0.7336          1.1489
Percent Balance Improvement:
                      Mean Diff.          eQQ Med           eQQ Mean       eQQMax
distance          63.41466             1.14366            4.07985            8.1412
x.cat                52.1097              0.00005            1.5864             0.0000
x.cont              39.36343            8.95543            4.73664            1.8539
Sample sizes:
                           Control                Treated
All                        691                      309
Matched                222                       222
Unmatched            469                        0
Discarded                  0                       87