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]
简单说就是：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。本例中选择“nearest neighbor matching within caliper”匹配方法。out(re78)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)，本例中因对照组样本量有限，仅适合1:1进行匹配。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。

谢谢回复，我有一个问题就是，如果我研究的是a因素对b因素的影响。然而b因素是分类变量，有三个取值，a因素通过其他因素降其分组，把它分为了两类了。这种应该怎么实现psm呢

没懂，有影响么？直接回归不行？

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