問題一：

用Stata進行分組回歸的時候，數據量會變小。對于回歸方程中使用的一些控制變量，比如是否為漢族這種二值虛擬變量可能出現極端的情況，在某一分組中的取值可能都為1，這樣在進行回歸時Stata會自動剔除這一變量，相當于分組時少了這一控制變量。也就是在匯報回歸結果時，分組回歸相對于主方程回歸少了控制變量。對此，老師有沒有什么較好的建議？

問題二：

老師們，您們好！想請教兩個傾向得分匹配的問題。(1)下圖是我傾向得分匹配前后的核密度圖，請問老師這個結果怎么看？(2)我用制度環境分組做了PSM，得到如下結果，這是不是代表在制度環境好的地區，因變量與自變量關系強？謝謝老師！

回答一：

這種情況在觀測值較少時可能出現，這時候應該想辦法采用大樣本數據，否則不宜分組。如果在大樣本中，依然出現分組的依據和控制變量不同，控制變量在子樣本中取值唯一的情況，有可能表明分組依據和控制變量存在強相關關系，這時候在子樣本中不控制也無不可。

回答二：

(1)這個圖沒有問題，說明匹配前模型估計得到的傾向得分值在實驗組和對照組之間存在較大的差異，而在匹配后這種差異大大縮小。(2)匹配結果說明在制度環境好的地方政策效應存在，而在制度環境不好的地方政策沒有效果。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的psm倾向得分匹配法举例_互助问答第110期：分组回归样本及倾向得分匹配相关问题...的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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