stata学习和计量分析的小白，最近写论文真的难住了，请路过的大神帮忙解答~~不胜感激做的实证分析是研发费用加计扣除政策对企业创新效率影响，结果变量是IE,处理变量是treat,其他均为匹配变量；PSM的程序如下： gen tmp = runiform()
  sort tmp  //以上两步对所有观测值进行随机排序

  psmatch2 treat ownership region intgase master revratio Lev size ROA Age Techratio endow, out(IE)  logit neighbor(1) common caliper(.05) ties  //以研发效率作为结果变量进行PSM，采用logit模型，1:1进行匹配，取对照组和实验组共同取值区域， 实验组与对照组所允许的最大距离为0.05，当实验组观测有不止一个最优匹配时同时记录。

  pstest, both  //做匹配后的均衡性检验
  psgraph   //对匹配结果进行图示。

结果输出为：


Logistic regression                             Number of obs     =        278
                                                LR chi2(11)       =      38.24
                                                Prob > chi2       =     0.0001
Log likelihood = -161.29917                     Pseudo R2         =     0.1060

------------------------------------------------------------------------------
       treat |      Coef.   Std. Err.      z    P>|z|     [95% Conf. Interval]
-------------+----------------------------------------------------------------
   ownership |   1.405186    .490347     2.87   0.004     .4441238    2.366249
      region |  -.1759452   .2927196    -0.60   0.548    -.7496649    .3977746
     intgase |   .0009278   .0004196     2.21   0.027     .0001054    .0017502
      master |  -.0775295    .024368    -3.18   0.001    -.1252899   -.0297691
    revratio |  -.1432221   .1715715    -0.83   0.404    -.4794961    .1930518
         Lev |  -2.254553   .8833654    -2.55   0.011    -3.985918   -.5231889
        size |   .5123328   .1757554     2.92   0.004     .1678584    .8568071
         ROA |   1.287782   1.608351     0.80   0.423    -1.864528    4.440092
         Age |   -.013039   .0592655    -0.22   0.826    -.1291972    .1031192
   Techratio |   .7028261   1.122134     0.63   0.531    -1.496516    2.902168
       endow |  -.0032381   .0092949    -0.35   0.728    -.0214557    .0149796
       _cons |   -4.27939   1.986384    -2.15   0.031    -8.172632   -.3861481
------------------------------------------------------------------------------
----------------------------------------------------------------------------------------
        Variable     Sample |    Treated     Controls   Difference         S.E.   T-stat
----------------------------+-----------------------------------------------------------
              IE  Unmatched | 9.78328134   7.55926914    2.2240122   1.74978866     1.27
                        ATT | 10.0634214   9.93704037   .126381007   2.93735134     0.04
----------------------------+-----------------------------------------------------------
Note: S.E. does not take into account that the propensity score is estimated.

psmatch2: |   psmatch2: Common
Treatment |        support
assignment | Off suppo  On suppor |     Total
-----------+----------------------+----------
Untreated |         0        180 |       180
   Treated |         7         91 |        98
-----------+----------------------+----------
     Total |         7        271 |       278

.   
.   pstest, both  //做匹配后的均衡性检验

----------------------------------------------------------------------------------------
                Unmatched |       Mean               %reduct |     t-test    |  V(T)/
Variable          Matched | Treated Control    %bias  |bias| |    t    p>|t| |  V(C)
--------------------------+----------------------------------+---------------+----------
ownership              U  | .16327   .07222     28.4         |   2.39  0.018 |     .
                       M  | .13187   .16484    -10.3    63.8 |  -0.62  0.534 |     .
                          |                                  |               |
region                 U  | 1.3163   1.3278     -2.4         |  -0.19  0.853 |  0.86
                       M  | 1.3187   1.2747      9.0  -283.9 |   0.60  0.549 |  0.82
                          |                                  |               |
intgase                U  |  239.9   135.61     24.7         |   2.12  0.035 |  2.76*
                       M  | 184.31   293.44    -25.9    -4.6 |  -1.41  0.161 |  0.35*
                          |                                  |               |
master                 U  | 5.5714   7.4389    -18.2         |  -1.34  0.182 |  0.24*
                       M  | 5.3407   4.8571      4.7    74.1 |   0.58  0.562 |  1.89*
                          |                                  |               |
revratio               U  | .22128   .26037     -4.9         |  -0.35  0.727 |  0.12*
                       M  | .23317   .26102     -3.5    28.8 |  -0.38  0.706 |  0.40*
                          |                                  |               |
Lev                    U  | .28663   .32336    -22.1         |  -1.74  0.082 |  0.88
                       M  | .29409   .31649    -13.5    39.0 |  -0.80  0.423 |  0.61*
                          |                                  |               |
size                   U  | 9.4931   9.0395     40.6         |   3.15  0.002 |  0.69
                       M  | 9.4143   9.1419     24.4    39.9 |   1.88  0.062 |  1.05
                          |                                  |               |
ROA                    U  | .07451   .06313     12.6         |   0.95  0.345 |  0.44*
                       M  |  .0731   .06771      5.9    52.7 |   0.44  0.664 |  0.60*
                          |                                  |               |
Age                    U  | 11.673   11.956    -11.5         |  -0.93  0.354 |  1.20
                       M  | 11.681   11.879     -8.1    29.9 |  -0.53  0.595 |  1.14
                          |                                  |               |
Techratio              U  |  .2688   .28652    -12.2         |  -0.98  0.330 |  1.02
                       M  | .26777   .27753     -6.7    44.9 |  -0.43  0.667 |  0.87
                          |                                  |               |
endow                  U  | 26.064   21.032     28.2         |   2.35  0.019 |  1.82*
                       M  | 24.025   24.663     -3.6    87.3 |  -0.24  0.812 |  0.85
                          |                                  |               |
----------------------------------------------------------------------------------------
* if variance ratio outside [0.67; 1.49] for U and [0.66; 1.52] for M

-----------------------------------------------------------------------------------
Sample    | Ps R2   LR chi2   p>chi2   MeanBias   MedBias      B      R     %Var
-----------+-----------------------------------------------------------------------
Unmatched | 0.104     37.48    0.000     18.7      18.2      77.0*   0.92     50
Matched   | 0.059     14.76    0.194     10.5       8.1      58.0*   1.18     50
-----------------------------------------------------------------------------------
* if B>25%, R outside [0.5; 2]

.   psgraph   //对匹配结果进行图示。

.   
.
end of do-file


问题来了：1、请问在我上面输出的logit 结果中置信水平怎么用程序调整成10%和1%呢？因为想看一下这些匹配变量在10%和1%水平下是否显著；
2、现在这个PSM结果是不是不显著啊？T值是0.04·····那需要怎么进一步调整一下呢？
3、平衡性检验要看哪几个数值进行分析呢？

真的是水平差的多，自己研究已经卡了很久了，希望能有大神施以援手，感谢感谢