请问解决了吗？

试着用一下这个：

匹配效果不佳:

可能没有找到合适的匹配算法或参数，导致匹配后的组别之间仍然存在显著差异。
倾向得分分布问题:

如果倾向得分的分布对于不同组别高度重叠，匹配可能更容易实现。如果分布差异很大，找到合适的匹配对象可能较难。
协变量选择不当:

使用的协变量可能没有涵盖所有影响处理分配和结果变量的关键因素。
样本量不足:

如果样本量较小，可能难以找到合适的匹配对。
模型设定问题:

倾向得分模型可能没有正确地捕捉到影响处理分配的因素。
数据问题:

数据中可能存在异常值或极端值，这些值可能对匹配结果产生较大影响。
匹配方法的局限性:

某些匹配方法可能在特定情况下效果不佳，例如最近邻匹配可能在某些情况下导致匹配不平衡。
核密度估计的参数设置:

核密度估计的带宽（bandwidth）选择对图形的平滑度有很大影响，不同的带宽设置可能导致核密度图的差异。
随机误差:

即使匹配得当，由于随机误差的存在，匹配后的分布也可能不会完全重叠。
评估匹配效果的方法:

除了核密度图之外，还应使用其他统计方法（如t检验、卡方检验等）来评估匹配前后的平衡性。