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DouJia 2023-06-26 06:30 230 浏览
本文主要包括倾向匹配得分命令简介、语法格式、倾向匹配得分操作步骤 思路,涉及倾向匹配得分应用、平衡性检验、共同取值范围检验、核密度函数图等内容。
1
命令简介
Stata没有一个内置ai写作免费的倾向评分匹配的命令,一种非实验性的抽样方法,它产生一个控制组,它的协变量分布与被处理组的分布相似。但是,这个方法有几个用户编写的模块。以下是最受欢迎的模块(主要有如下几个外部命令)
p**atch2.ado
pscore.ado
nnmatch.ado
上述主要介绍ai写作免费了如何获得PSM相关的命令,本文主要介绍如何使用pscore、p**atch2以及Stata官方的PSM命令Teffects。
2
语法格式
pscore 语法格式为:
pscoretreatmentvarlist[weight][if exp][in range], pscore( newvar) [blockid(newvar) detail logit comsup level(#) numblo(#) ]
选项含义为:
pscore(newvar)是必需的,它要求用户为估计的倾向评分指定变量名,并将其添加到数据集中。
blockid(newvar)允许用户为估计倾向分数指定变量名,并将其添加到数据集中。
detail显示更详细的输出,说明为获得最终结果而执行的步骤。
logit使用logit模型来估计倾向评分,而不是默认的probit模型
本文将平衡特性的分析局限于所有处理和共同支撑区域的控制。选项comsup表示使用具有共同支撑区域样本。
level(real)允许设置平衡属性测试的显著性水平。默认值是0.01。
t ef fects 语法格式为:
help teffects
teffectsp**atch( ovar) ( tvartmvarlist[, tmodel]) [if][in][weight][, stat options]
选项含义为:
ovar 结果变量
tvar 处理变量
tmvarlist 预测变量
logit指定使用logit模型进行拟合,默认的是probit模型;
p**atch2语法
p**atch2 depvar [indepvars] [ ifexp] [ inrange] [, outcome(varlist)
pscore(varname) neighbor( integer) radius caliper(real)
mahalanobis(varlist) ai( integer) population altvariance
kernel llr kerneltype( type) bwidth(real) spline
nknots( integer) common trim(real) noreplacement
descending odds index logit ties quietly w(matrix) ate]
选项含义为:
depvar因变量 ;
indepvars表示协变量;
outcome(varlist)表示结果变量;
logit指定使用logit模型进行拟合,默认的是probit模型;
neighbor(1)指定按照1:1进行匹配,如果要按照1:3进行匹配,则设定为neighbor(3);
radius表示半径匹配
核匹配 (Kernel matching)
其他匹配方法
广义精确匹配(Coarsened Exact Matching) || help cem
局部线性回归匹配 (Local linear regression matching)
样条匹配 (Spline matching)
马氏匹配 (Mahalanobis matching)
pstest $X, both做匹配前后的均衡性检验,理论上说此处只能对连续变量做均衡性检验,对分类变量的均衡性检验应该重新整理数据后运用χ2检验或者秩和检验。但此处对于分类变量也有一定的参考价值。
psgraph对匹配的结果进行图示。
3
案例应用1
背景数据描述:
这是国家支持工作示范(NSW)处理组数据的子样本和当前人口调查(CPS)的比较样本。Lalonde(1986)、Dehejia和Wahba(1999)对这些数据进行了广泛的分析。
1、首先进行数据结构查看
use"ldw_exper.dta", clear
ed
desc
结果为:
2、描述性分析
tabstat age edu black hisp married re74 re75 u74 u75,statistics(mean) by(t)
结果为:
3、Pscore命令进行操作
pscore t age edu black hisp married re74 re75 u74 u75, logit blockid( myblock) comsup pscore( mypscore)
结果为:
4、使用attnd命令进行后续分析
attnd re78 t, pscore(mypscore)
结果为:
等价于下面命令
attnd re78 t age edu black hisp married re74 re75 u74 u75, logit
结果为:
5、p**atch2命令进行操作
p**atch2 t age edu black hisp married re74 re75 u74 u75, out(re78) neighbor( 1) ate ties logit common
结果为:
6、teffects命令进行操作
teffects p**atch( re78) ( t married age edu black hisp married re74 re75 u74 u75,logit), atet nneighbor( 1)
结果为:
7、平衡性检验,需要在p**atch2后面做,上述teffects实现不了。
7.1 倾向匹配得分
local v1 "t"
local v2 "age edu black hisp married re74 re75 u74 u75"
globalx "`v1' `v2' "
p**atch2 $x, out(re78) neighbor( 1) ate ties logit common // 1:1 匹配$表示引用宏变量,
等价于 p**atch2 t age edu black hisp married re74 re75 u74 u75, out(re78) neighbor( 1) ate ties logit common
结果为:
7.2 查看匹配后数据
结果为:
打开数据编辑窗口,会发现软件自动生成了几个新变量:
其中_pscore是每个观测值对应的倾向值;
_id是自动生成的每一个观测对象唯一的ID(事实上这列变量即是对_pscore排序);
_treated表示某个对象是否试验组;
_n1表示的是他被匹配到的对照对象的_id(如果是1:3匹配,还会生成_n2, _n3);
_pdif表示一组匹配了的观察对象他们概率值的差。
7.3 均衡性检验
pstest $v2, both graph
结果为:
7.4 共同取值范围
psgraph
结果为:
7.5 核密度函数图
twoway(kdensity _ps if_treat== 1,legend(label( 1"Treat")))(kdensity _ps if_treat== 0, legend(label( 2"Control"))),xtitle(Pscore > ) title( "Before Matching")
. twoway(kdensity _ps if_treat== 1,legend(label( 1"Treat")))(kdensity _ps if(_weight!= 1&_weight!=.), legend(label( 2"Control"))), > xtitle(Pscore) title( "After Matching")
结果为:
4
案例应用1
1、首先进行数据结构查看
webuse cattaneo2
Estimatethe average treatment effect of mb**oke on bweight, using a logistic model (the default) to predict each subject's propensity score teffects p**atch (bweight) (mb**oke mmarried c.mage## c.mage fbaby medu)
Refitthe previous model, but only consider a pair of observations a match ifthe absolute difference inthe propensity score isless than 0.1teffects p**atch (bweight) (mb**oke mmarried c.mage## c.mage fbaby medu), caliper( 0.1)
结果为:
6
2022Stata暑假班
为了帮助大家全面系统的掌握stata,我们在一贯坚持高水平授课办会的基础上,特别打造“小班教学、理论与软件并重、精品课程解析”的课程培训亮点,现推出2022年Stata暑假班!
2022年Stata暑假研讨班__手把手教ai写作免费你Stata计量软件操作与实证分析
远程班:2022年7月21-24日(四天)
1、课程特色及亮点
1、零基础起步,初级+高级课程,涵盖数据管理+横截面+时间序列+面板数据+门限回归+倾向匹配得分+合成控制法+断点回归+双重差分+空间计量等专题,帮助你建立系统的计量体系
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4天入门Stata高级应用, 掌握IV、PSM、RD、SCM、面板数据分析方法
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Now or Never
零基础入门
循序渐进学会高级计量及Stata应用
系统学习,助你成长
聚焦Stata在高级计量的应用
2、课程体系
1.A Quick Tour of Stata
stata简介Why Stata?/what is stata
软件界面The Stata Interface/What Stata looks like
参考书籍推荐Textbooks
log工作日志和do文档What to do first?Set a working directory/Keeping track of things(Do-files and log-files )
命令以及帮助the command & Getting Help(包括help的使用以及ssc install 、findit等外部命令获取和使用)
2.DATABASE MANIPULATION数据管理
导入导出 Import and Export
面板数据、时间数据、官方数据Time series data &Panel data & Example Datasets
变量以及数据Variable and data types/Indicator or data variables
数据管理Data management
排序Order, aorder, and move
变量标签Variable Labels and Notes
文字变量处理之数据类型转换Converting strings to numerics and vice versa(encode 、decode、 destring、 tostring 等)
数据横向合并和纵向合并Append and merge(merge,包括一对一、一对多、多对一等合并,append、cross、joinby等,)
数据生成Generating new variables
描述分析Describing the data (summarize)
基础命令(table、tabulate、tabstat命令)
3. 经济金融数据库(国泰安数据库、中经网)使用技巧
4.相关分析Correlation ****ysis
相关分析简介
相关命令corr、pwcorr、pwcorr_a等应用介绍
分析结果输出等
5.回归分析Estimation
线性回归模型估计方法OLS
回归估计标准流程应用
估计系数统计推断
假设检验(多重共线性、自相关、异方差等)
Stata与Word、Excel结合的估计结果输出等
6.时间序列
平稳性检验
协整检验
格兰杰检验
课程总结以及论文讲解
7 .社会科学因果推断
前言
反事实因果框架
随机对照实验
自然实验
8.因果推断--内生性问题及工具变量
内生性来源及简介等
工具变量法及stata应用
GMM简介
内生性检验(OLS与IV检验选择,过度识别检验等)
9.面板数据分析方法
面板数据模型简介
面板数据模型分类
面板数据计量分析方法
面板数据描述性分析
随机效应模型操作及结果解释
固定效应模型操作及结果解释
Hau**an检验
面板数据及Stata应用
10.动态面板数据
一阶差分GMM估计
序列相关检验
过度识别检验等
11、门限回归
包括横截面与面板模型的门限回归,主讲xthreg、xtthres、threshold等命令,并与Eviews软件对比,让大家对门限回归有一个全面的了解。
门限回归理论介绍
门限回归操作流程图
门限回归操作以及结果解释等
论文讲解以及课程总结
12.倾向匹配得分
倾向匹配得分简介、为何使用 PSM ?
传统的配对方法、配对过程中的两个核心问题/假设、匹配方法、优缺点
倾向匹配得分建模流程图
PSM操作命令及其具体应用
论文讲解
课程总结
13.合成控制法
合成控制法背景及简介
数据来源及样本介绍
结果
合成控制法及Stata操作应用
14. 双重差分
15.断点回归
断点回归原理
精确断点回归
模糊断点回归
断点回归及Stata操作
16. 结果输出
17.空间计量经济学模型(横截面空间计量模型与面板空间模型,包括空间自相关检验、空间效应检验、SAR、SEM模型以及空间面板随机与固定效应检验等)
空间计量发展概述
空间回归模型动因
空间效应
空间权重矩阵
空间相关性度量
空间计量模型简介、流程图、识别检验、判别准则等
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《Stata初高级研讨班》
精彩板书 手把手教学,零基础起步 硬核代码,理论与软件并重 带你建立系统计量体系
3、学习优势
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开课时间:
远程班:- 远程班:2022年7月21-24日(四天)
参会人数:限额40人,报名成功与否以实际付款为准,不接受口头报名。
授课形式:老师讲授指导、学员操作练习、线上答疑解惑。
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7、优惠信息
缴费成功后都享受如下优惠
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8、学习目标
1、掌握计量经济学及Stata操作,能够运用Stata完成复杂的数据处理工作,并熟练运用Stata完成写作;
2、了解常用模型的思路、原理和建模方法,从源头数据库等数据下载、搜集、整理、管理,到Stata数据操作,提高实证分析水平;
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9、学习对象
经济及社科类青年教师、博士生、硕士生、高年级本科生。(1 Stata爱好学习者。2 经济管理以及人文社科领域人员、各类市场调查公司、咨询公司、互联网公司和科研机构需要进行数据处理的人士。)
10、报名流程
报名流程
1、电话咨询,给予反馈,确认报名信息。
2、交费(微信、支付宝或者对公转账等),报名前请确认信息。
3、开课前发送培训通知以及软件准备,电子版预习资料等。
4、开课后领取发票及邀请函。
网络付款:
11、注意事项
1、即日起接受报名,具体报名截止日期根据实际招生而定,人员招满将关闭报名通道。
2、如人数满15人,即可开班;若报名人数不够15人,本次训练营自动取消,学员所缴纳报名费全额返还。
3、如您报名后有事不能参加,请及时告知!2022年5月10日17:00之后不再接受退款。
4、本次会议可提供增值税普通发票,如需开具(请联系微信:Xindream1992),并根据自己单位财务部门要求填写抬头和类目信息(一旦开具不能重开),发票类目为:会议服务费、信息服务费、培训费、会议费、咨询费等,报名时可以直接任选其一,其他类目无法开具。
5、会议邀请函通知及课程试看和报名咨询等直接联系工作人员。本次会议最终解释权归计量经济学服务中心所有。
在线咨询:
王老师
微信:Xindream1992
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