使用Stata命令優化PSM模型分析過程

一、樣本生成及匹配

在進行PSM模型分析時，首先需要進行樣本的生成及匹配。在使用Stata命令進行PSM模型分析時，我們可以使用「teffects psmatch」命令來生成和匹配樣本。該命令可以根據用戶的選擇進行卡方匹配或最優匹配，同時可以控制匹配性能，例如使用caliper或greedy算法控制匹配方差和距離。

代碼示例：

  * 導入數據
  import excel "data.xlsx", sheet("data")
 
  * 生成樣本
  teffects psmatch (treatment = treatment_var) ///
                 (outcome = outcome_var) ///
                 , caliper(0.1)

上述代碼中，我們使用了「teffects psmatch」命令，指定了治療變量和結果變量，並設置了caliper值為0.1，控制匹配差值不超過0.1。

二、模型診斷

進行PSM模型分析後，我們需要對模型的可信度進行診斷。可以使用「pcheck」命令來進行模型診斷，檢查模型的平衡性和交叉驗證結果。平衡性檢查可以通過繪製treatment與covariate之間的差異圖來完成，同時還可以計算ttest-statistic和p-value。交叉驗證結果可以通過計算平均處理效應(ATE)和平均處理效應對應的置信區間來完成。

代碼示例：

  * 進行平衡性檢查
  pcheck treatment_var, replace

  * 進行交叉驗證
  pcheck, cmethod(cv) citeration(10) effect(ate) 

上述代碼中，我們使用了「pcheck」命令，指定了treatment變量，進行了平衡性檢查和交叉驗證。

三、效應估計及可視化

進行模型診斷後，我們需要進行效應估計及可視化。可以使用「teffects」命令計算ATE、ATT或ATET等效應，並使用「marginsplot」命令對效應進行可視化。同時，也可以使用「margins」命令計算其他效應（如CACE）並進行可視化。

代碼示例：

  * 計算ATE
  teffects treatment_var, atet

  * 可視化效應
  marginsplot

上述代碼中，我們使用了「teffects」命令計算ATE，並使用「marginsplot」命令進行可視化。

四、推斷和靈敏度分析

最後，在進行PSM模型分析後，我們需要進行推斷和靈敏度分析。可以使用「pweight」命令為樣本中的每個觀測值分配權重，並使用「psens」命令進行靈敏度分析。

代碼示例：

  * 為每個觀測值分配權重
  pweight, inverse

  * 進行靈敏度分析
  psens, varlist(treatment_var covariate1 covariate2)

上述代碼中，我們使用了「pweight」命令為每個觀測值分配權重，並使用「psens」命令進行靈敏度分析，指定了treatment變量和其他協變量。