stata的PSM倾向得分匹配结果怎么看
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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