倾向性评分匹配

在使用SPSS进行变量匹配时，如果将所有变量一次性放入模型中，而无法成功进行匹配，可能有几个可能的原因：

1. 变量之间存在共线性：共线性是指两个或多个变量之间存在高度相关性。当存在共线性时，模型可能无法准确估计每个变量的独立影响，从而导致匹配失败。在这种情况下，你可以尝试排除其中一些高度相关的变量，或者进行变量合并或转换，以减少共线性。

2. 样本数量不足：如果你的样本数量较小，尤其是与所选变量的维度相比较小时，模型可能无法找到足够的匹配样本。在这种情况下，逐步加入变量并检查模型的匹配情况可能更可靠。

3. 模型规范化设置：在进行变量匹配时，确保你选择了正确的模型规范化设置。SPSS中的匹配算法通常涉及到一些参数和选项的设定，例如，匹配算法、控制变量、距离度量等。确保你理解并正确设置了这些参数，以获得合适的匹配结果。

4. 数据质量问题：检查数据是否存在缺失值、异常值或数据录入错误等问题，这些问题可能导致匹配失败。确保数据的准确性和完整性。

在尝试逐个添加变量时成功进行匹配，可能是因为这些变量之间不存在共线性，或者数据中的其他因素不会对匹配造成干扰。

总之，确保数据质量良好、避免共线性、合理设置模型参数以及样本量足够，这些都是成功进行变量匹配的重要因素。如果问题仍然存在，可能需要进一步检查和调整数据和分析设置。

所有都放进去逻辑是混乱的，所以匹配不成功。

那肯定呀，协变量选择的越多，越难满足匹配的pair，一般按研究对象的基线特征来预先定好几个符合的协变量进行PSM