精准匹配（Propensity Score Matching，PSM）是一种在实证经济学和社会科学研究中常用的统计方法。它通过估计个体或事件的倾向得分来改善处理效应的估计。在Stata软件中，PSM模型因其高效和便捷性而被广泛使用。本文将详细介绍Stata中PSM模型的原理、操作步骤和应用案例。
PSM模型的原理
PSM模型的原理基于这样一个假设：如果两组样本的倾向得分相似，那么这两组样本在其他方面的差异也应该是相似的。倾向得分是反映个体接受某种处理概率的指标，可以通过回归模型来估计。
具体来说，PSM模型包含以下步骤：
- 建立倾向得分模型：使用逻辑回归或其他回归模型来估计个体或事件接受某种处理的概率。
- 计算倾向得分：对于每个个体或事件，根据模型计算其倾向得分。
- 匹配倾向得分：将倾向得分相近的个体或事件配对，通常使用1:1、1:2或1:k的匹配方式。
- 分析匹配后的数据：在匹配后的数据上进行分析，例如进行回归分析或其他统计检验。
Stata中的PSM操作步骤
Stata软件为用户提供了简便的PSM操作界面，以下是具体步骤：
- 安装PSM命令：在Stata命令窗口中输入
ssc install psmatch2来安装PSM命令。 - 建立倾向得分模型：使用
logit或glm命令建立倾向得分模型。 - 计算倾向得分：使用
pscore命令计算倾向得分。 - 匹配倾向得分：使用
match命令进行匹配。 - 分析匹配后的数据：在匹配后的数据集上使用常规统计方法进行分析。
应用案例
以下是一个使用Stata进行PSM分析的案例：
假设我们要研究是否参加某个培训课程对工资收入的影响。
- 建立倾向得分模型：
logit wage income experience age gender
- 计算倾向得分：
pscore, generate(matched)
- 匹配倾向得分：
match wage matched
- 分析匹配后的数据：
regress wage treatment, robust
PSM模型的优缺点
优点
- 提高估计精度：PSM可以有效减少选择偏差，提高处理效应估计的精度。
- 简化模型设定：PSM不需要对处理效应和协变量的分布做严格假设，使用方便。
缺点
- 匹配偏差：如果匹配变量选择不当，可能导致匹配偏差。
- 模型依赖：PSM的结果依赖于倾向得分模型的设定。
总结
Stata中的PSM模型为数据分析提供了新的方法，通过精确匹配，可以有效地降低选择偏差，提高估计精度。了解PSM的原理和操作步骤，对于社会科学和经济学研究者来说至关重要。