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在Stata中,进行倾向匹配分析可以遵循以下步骤:
确定匹配变量:根据研究的实际需要,选择一些与因变量和处理变量相关的变量作为匹配变量,建立倾向得分模型。通常选择的变量包括性别、年龄、基线特征、治疗前病情等。
建立倾向得分模型:使用logistic回归建立倾向得分模型,预测每个个体被分配到处理组的概率,即倾向得分。得分越接近于1,越可能被分配到处理组;得分越接近于0,越可能被分配到对照组。模型拟合后,将倾向得分保存在数据集中。
匹配处理组和对照组:根据倾向得分对处理组和对照组进行匹配。可以使用Stata中的“psmatch2”命令,该命令基于倾向得分对两组进行匹配,最终生成一个匹配数据集,其中处理组和对照组之间已经消除了倾向得分不平衡的影响。
分析匹配数据集:使用匹配数据集进行分析。通过比较处理组和对照组在匹配变量和其他变量上的均衡性,评估匹配结果的可信度。可以使用Stata中的“teffects”命令计算匹配结果的平均处理效应。
需要注意的是,在进行倾向匹配分析时,倾向得分模型的建立需要满足一些假定前提,如线性关系、缺失数据随机性、平衡性等,因此需要进行模型检验和灵敏度分析,以保证分析结果的可靠性。
毛利小五郎的徒弟
1.打开stata
2. 命令窗口键入如下命令:
.gen tmp = runiform()
.sort tmp (以上两步对所有观测值进行随机排序)
.psmatch2 treat age educ black hispan married nodegree re74 re75, out(re78) logit neighbor(1) common caliper(.05) ties
.pstest, both
.psgraph
3.得到匹配图,分析数据