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stata的PSM倾向得分匹配结果怎么看

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stata的PSM倾向得分匹配结果怎么看

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我用stata做了一个PSM倾向得分匹配,出来这样一个结果:

Variable              Sample        Treated                Controls                 Difference                S.E.                       T-stat
y                      Unmatched        6.23671406        4.88993499        1.34677907        0.216637056        6.22
ATT        6.23671406        5.77349318        0.463220881        0.199190243        2.33
ATU        4.88921619        5.37182355        0.482607356        .                         .
ATE                                                        0.482491208        .                         .

ATT的结果为正数我能看懂,表示处理组相比如果没有处理会有0.46的提升。但是ATU是什么意思?是正数还是负数?表示控制组如果变成处理组会有0.48的提升还是0.48的下降呢?谢谢大家,请大牛们赐教!


解答:

ATE: average treatment effect ATE = E(Y_1 – Y_0)
ATT: average treatment effect on the treated
ATT = E(Y_1 – Y_0 | D = 1)
ATU: average treatment effect on the untreated
ATU = E(Y_1 – Y_0 | D= 0)


追问:这个我知道,可是那些数字怎么看?比如那个0.48,表示ATU是正0.48,还是负0.48?

追答:理解公式就理解interpretation了


追问:ATU那行,Treated那栏里的值是: 4.88921619;Controls那栏里的值是: 5.37182355 ;Difference那栏里的值是:0.482607356 。按照公式ATU应该是负的0.4826,为什么Difference给出的值是正数?不明白

追答:ATT、ATU、和ATE都是处理效应,如果研究的问题是参加培训是否增加收入,那么以上三个处理效应都应该是“参加培训的人的平均收入–没参加培训的人的平均收入”。只是计算ATU时,处理组和控制组对调了,这时处理组是没有参加培训的那组,控制组是应该不参加培训(依据倾向得分)但是参加了培训的那组。所以,这时的ATU不是处理组减控制组,而是控制组减处理组,所以楼主问题中ATU应该等于正的0.48。其实不用纠结这个,直接看Difference就是了,他报告的是正数就是正数,负数就是负数,反正都是衡量的处理效应,即参加培训对收入的影响。另外,楼主下次问问题时可不可以贴图,粘贴的表格是乱的,没法看。


追问:谢谢!请问大牛,怎么才能选到合适的匹配变量,让分年度匹配时,每年的平衡性假设都能实现

追答:我不是大牛,小牛都不算。匹配变量要选能够影响D(处理的概率)和y(就是最终的被解释变量)的变量。举个例子,如果是研究参加培训是否影响未来收入,那么这里D就是是否参加培训,y就是未来收入。匹配变量尽可能丰富些。至于满足平衡性假设,要不断地试,知道满足为止。
这个陈强老师的书上都有

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