小弟最近在准备毕业论文，单靠一个倾向得分匹配法感觉论文过于单薄。准备再用分位数回归。
倾向得分匹配的核心程序如下：
psmatch2 t x1 x2  ,outcome(y) kernel ate ties logit common quietly

其中t是实验控制变量，x1 x2都是协变量，y是被解释变量
ATT可以直接给出来。但是接下来我想对匹配后的样本再进行回归，但是遇到了两个问题：
1.在执行完psmatch2这个程序后，stata的数据中自动生成了_weight，_y,_support,_score等数据，这些数据具体表示什么含义呢？还有，如果我想对匹配后的样本进行回归，直接执行如下命令就可以了吗？
命令：reg y x1 x2 t [pweight=_weight]
2.如果想对匹配后的样本进行回归，应该如何操作呢？目前我的代码如下
qreg y x1 x2 t [pweight= _weight],q(0.25)

qreg y x1 x2 t [pweight= _weight],q(0.50)
qreg y x1 x2 t [pweight= _weight],q(0.75)
但是明显感觉不对啊，解释变量的系数都变得很不显著了。而且，按照倾向得分匹配法的原理，回归不是应该分开做吗？一组是已婚的样本，一组是未婚的样本，分别进行回归。