倾向得分匹配stata结果解读
倾向得分匹配是一种常用的处理因果效应的方法，它可以减少非随机化试验中由于个体间差异引起的潜在混淆，从而得到更准确的因果效应估计。
在Stata中，倾向得分匹配通常使用psmatch2命令来进行分析，输出结果包括匹配后的样本量、匹配前后的均值和标准差、平均偏差、t检验和Cohen's d等指标。
具体地，倾向得分匹配的结果应该包括以下内容：
1.匹配前后样本量：匹配前和匹配后的样本量应该分别显示，这可以用来检查匹配前后样本量是否一致。
2.匹配前后的均值和标准差：应该显示匹配前后的处理组和对照组的均值和标准差，这可以用来比较匹配前后的样本是否存在系统性偏差。
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3.平均偏差：平均偏差指标表明，倾向得分匹配前后处理组和对照组之间的差异是否被减少了，一般来说，平均偏差值越小越好。
4.t检验和Cohen's d：倾向得分匹配前后处理组和对照组之间的t检验和Cohen's d值也应该显示，用来检验匹配前后样本的差异是否有显著性差异。
综上所述，倾向得分匹配Stata结果分析需要关注的是匹配前后样本量的一致性、均值和标准差的差异，以及平均偏差、t检验和Cohen's d指标的变化，这样才可以得出准确的因果效应估计。