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Os seguintes módulos estão entre os mais populares: psmatch2.ado foi desenvolvido por Leuven e Sianesi (2003) e pscore. ado por Becker e Ichino (2002). Mais recentemente, Abadie, Drukker, Herr e Imbens (2004) introduziram nnmatch. ado. Todos os três módulos suportam pares de correspondência, bem como subclassificação. Você pode encontrar esses módulos usando o comando. net da seguinte forma: Você pode instalar esses módulos usando o comando. ssc ou. net, por exemplo: Após a instalação, leia os arquivos de ajuda para encontrar o uso correto, por exemplo: Se você tiver dúvidas Sobre o uso de software estatístico e matemático na Universidade de Indiana, entre em contato com a Research Analytics. O Research Analytics está localizado no campus da IU Bloomington na Woodburn Hall 200 funcionários estão disponíveis para consulta de segunda a sexta-feira, das 9h às 12h e mediante marcação. Este é o documento avll na Base de Conhecimento. Última modificação em 2015-06-30 00:00:00.Propensity Score Correspondência em Stata usando teffects Durante muitos anos, a ferramenta padrão para a correspondência de pontuação de propensão em Stata foi o comando psmatch2, escrito por Edwin Leuven e Barbara Sianesi. No entanto, Stata 13 introduziu um novo comando teffects para estimar efeitos de tratamentos em uma variedade de maneiras, incluindo correspondência de propensão. O comando tefects psmatch tem uma vantagem muito importante sobre o psmatch2. Leva em consideração o fato de que os escores de propensão são estimados e não conhecidos no cálculo de erros-padrão. Isso muitas vezes acaba por fazer uma diferença significativa, e às vezes de maneiras surpreendentes. Nós recomendamos fortemente mudar de psmatch2 para tefects psmatch. E este artigo irá ajudá-lo a fazer a transição. Exemplo de correspondência de pontuação de propensão Execute o seguinte comando no Stata para carregar um conjunto de dados de exemplo: Consiste em quatro variáveis: um indicador de tratamento t. Covariates x1 e x2. E um resultado y. Este é dados construídos, eo efeito do tratamento é de facto um aumento de uma unidade em y. No entanto, a probabilidade de tratamento está positivamente correlacionada com x1 e x2. E ambos x1 e x2 estão positivamente correlacionados com y. Assim, simplesmente comparando o valor médio de y para os grupos tratado e não tratado superestima mal o efeito do tratamento: (Regressar y em t. X1 e x2 lhe dará uma imagem muito boa da situação.) O comando psmatch2 lhe dará um Muito melhor estimativa do efeito do tratamento: psmatch2 t x1 x2, out (y) O comando teffects Você pode realizar a mesma estimativa com teffects. A sintaxe básica do comando teffects quando usada para a correspondência de pontuação de propensão é: teffects psmatch (resultado) (covariates de tratamento) Neste caso o comando básico seria: teffects psmatch (y) (t x1 x2) No entanto, o comportamento padrão de teffects Não é o mesmo que psmatch2 tão bem precisa usar algumas opções para obter os mesmos resultados. Primeiro, psmatch2 por padrão relata o efeito do tratamento médio sobre o tratado (que ele se refere como ATT). O comando teffects, por padrão, relata o efeito médio do tratamento (ATE), mas calcula o efeito médio do tratamento no tratamento (ao qual se refere como ATET) se for dada a opção atet. Em segundo lugar, o psmatch2 usa um modelo probit para a probabilidade de tratamento. O comando teffects usa um modelo logit por padrão, mas usará probit se a opção probit for aplicada à equação do tratamento. Assim, para executar o mesmo modelo usando teffects tipo: teffects psmatch (y) (tx1 x2, probit), atet O efeito de tratamento médio sobre o tratado é idêntico, diferente de ser arredondado em um lugar diferente. Mas note que teffects relata um erro padrão muito diferente (bem discuta por que isso está em breve), mais uma estatística Z, p-valor e intervalo de confiança de 95 em vez de apenas uma estatística-T. Os teffects correntes com as opções padrão dão o seguinte: tefects psmatch (y) (tx1 x2) Isso é equivalente a: psmatch2 t x1 x2, out (y) logitate A ATE deste modelo é muito semelhante ao ATT / ATET de Modelo anterior. Mas note que psmatch2 está relatando um ATT um pouco diferente neste modelo. O comando teffects informa o mesmo ATET se solicitado: teffects psmatch (y) (tx1 x2), comet Erros Padrão A saída do psmatch2 inclui a seguinte advertência: Nota: S. E. Não leva em conta que o escore de propensão é estimado. Um artigo recente de Abadie e Imbens (2012) estabeleceu como levar em conta que os escores de propensão são estimados e os tefects psmatch dependem de seu trabalho. Curiosamente, o ajuste para ATE é sempre negativo, levando a erros padrão menores: a correspondência com base nos escores de propensão estimada resulta ser mais eficiente do que a correspondência baseada em escores de propensão verdadeira. No entanto, para ATET o ajuste pode ser positivo ou negativo, portanto, os erros padrão relatados pelo psmatch2 podem ser muito grandes ou pequenos. Manipulação de laços Até agora, usamos psmatch2 e tefects psmatch para fazer o simples vizinho mais próximo combinando com um vizinho (e sem compassos). No entanto, isso levanta a questão de o que fazer quando duas observações têm o mesmo escore de propensão e, portanto, estão vinculados para vizinho mais próximo. As ligações são comuns se as covariáveis no modelo de tratamento são categóricas ou mesmo inteiros. O comando psmatch2 corresponde, por predefinição, a uma das observações ligadas, mas com a opção tie corresponde a todas as observações ligadas. O comando teffects psmatch sempre corresponde a todos os vínculos. Se o conjunto de dados tiver várias observações com a mesma pontuação de propensão, você não obterá exatamente os mesmos resultados de tefects psmatch como você estava recebendo do psmatch2, a menos que você volte e adicione a opção de gravar aos seus comandos psmatch2. (Neste momento não estamos cientes de qualquer orientação clara sobre se é melhor para combinar com laços ou não.) Correspondência com vários vizinhos Por padrão teffects psmatch combina cada observação com uma outra observação. Você pode alterar isso com a opção nneighbor () (ou apenas nn ()). Por exemplo, você pode combinar cada observação com seus três vizinhos mais próximos com: teffects psmatch (y) (tx1 x2), nn (3) Postestimation Por padrão teffects psmatch não adiciona novas variáveis ao conjunto de dados. No entanto, há uma variedade de variáveis úteis que podem ser criadas com opções e comandos de previsão de pós-estimativa. A tabela a seguir lista as 1ª e 467ª observações do conjunto de dados de exemplo depois que algumas dessas variáveis foram criadas. Bem, refira-se a ele como explicamos os comandos que criaram as novas variáveis. Revisar essas variáveis também é uma boa maneira de certificar-se de que você entende exatamente como funciona a pontuação de propensão. Comece com um slate limpo digitando: use ssc. wisc. edu/sscc/pubs/files/psm, replace A opção gen () informa teffects psmatch para criar uma nova variável (ou variáveis). Para cada observação, esta nova variável conterá o número da observação com a qual a observação foi combinada. Se houver laços ou você disse teffects psmatch para usar vários vizinhos, então gen () precisará criar várias variáveis. Assim você fornece a haste do nome da variável, e os teffects psmatch adicionarão sufixos conforme necessário. teffects psmatch (y) (t x1 x2), gen(match) In this case each observation is only matched with one other, so gen(match ) only creates match1. Referring to the example output, the match of observation 1 is observation 467 (which is why those two are listed). Note that these observation numbers are only valid in the current sort order, so make sure you can recreate that order if needed. If necessary, run: to restore the current sort order. The predict command with the ps option creates two variables containing the propensity scores, or that observations predicted probability of being in either the control group or the treated group: predict ps0 ps1, ps Here ps0 is the predicted probability of being in the control group ( t0 ) and ps1 is the predicted probability of being in the treated group ( t1 ). Observations 1 and 467 were matched because their propensity scores are very similar. The po option creates variables containing the potential outcomes for each observation: predict y0 y1, po Because observation 1 is in the control group, y0 contains its observed value of y. y1 is the observed value of y for observation 1s match, observation 467. The propensity score matching estimator assumes that if observation 1 had been in the treated group its value of y would have been that of the observation in the treated group most similar to it (where quotsimilarityquot is measured by the difference in their propensity scores). Observation 467 is in the treated group, so its value for y1 is its observed value of y while its value for y0 is the observed value of y for its match, observation 781. Running the predict command with no options gives the treatment effect itself: The treatment effect is simply the difference between y1 and y0. You could calculate the ATE yourself (but emphatically not its standard error) with: and the ATET with: Regression on the quotMatched Samplequot Another way to conceptualize propensity score matching is to think of it as choosing a sample from the control group that quotmatchesquot the treatment group. Any differences between the treatment and matched control groups are then assumed to be a result of the treatment. Note that this gives the average treatment effect on the treated8212to calculate the ATE youd create a sample of the treated group that matches the controls. Mathematically this is all equivalent to using matching to estimate what an observations outcome would have been if it had been in the other group, as described above. Sometimes researchers then want to run regressions on the quotmatched sample, quot defined as the observations in the treated group plus the observations in the control group which were matched to them. The problem with this approach is that the matched sample is based on propensity scores which are estimated, not known. Thus the matching scheme is an estimate as well. Running regressions after matching is essentially a two stage regression model, and the standard errors from the second stage must take the first stage into account, something standard regression commands do not do. This is an area of ongoing research. We will discuss how to run regressions on a matched sample because it remains a popular technique, but we cannot recommend it. psmatch2 makes it easy by creating a weight variable automatically. For observations in the treated group, weight is 1. For observations in the control group it is the number of observations from the treated group for which the observation is a match. If the observation is not a match, weight is missing. weight thus acts as a frequency weight ( fweight ) and can be used with Statas standard weighting syntax. For example (starting with a clean slate again): use ssc. wisc. edu/sscc/pubs/files/psm, replace psmatch2 t x1 x2, out(y) logit reg y x1 x2 t fweightweight Observations with a missing value for weight are omitted from the regression, so it is automatically limited to the matched sample. Again, keep in mind that the standard errors given by the reg command are incorrect because they do not take into account the matching stage. teffects psmatch does not create a weight variable, but it is possible to create one based on the match1 variable. Here is example code, with comments: gen obn //store the observation numbers for future use save fulldata, replace // save the complete data set keep if t // keep just the treated group keep match1 // keep just the match1 variable (the observation numbers of their matches) bysort match1: gen weightN // count how many times each control observation is a match by match1: keep if n1 // keep just one row per control observation ren match1 ob //rename for merging purposes merge 1:m ob using fulldata // merge back into the full data replace weight1 if t // set weight to 1 for treated observations The resulting weight variable will be identical to the weight variable created by psmatch2. as can be verified with: It is used in the same way and will give exactly the same results: reg y x1 x2 t fweightweight Obviously this is a good bit more work than using psmatch2. If your propensity score matching model can be done using both teffects psmatch and psmatch2. you may want to run teffects psmatch to get the correct standard error and then psmatch2 if you need a weight variable. This regression has an N of 666, 333 from the treated group and 333 from the control group. However, it only uses 189 different observations from the control group. About 1/3 of them are the matches for more than one observation from the treated group and are thus duplicated in the regression (run tab weight if t for details). Researchers sometimes use the norepl (no replacement) option in psmatch2 to ensure each observation is used just once, even though this generally makes the matching worse. To the best of our knowledge there is no equivalent with teffects psmatch . The results of this regression leave somewhat to be desired: By construction all the coefficients should be 1. Regression using all the observations ( reg y x1 x2 t rather than reg y x1 x2 t fweightweight ) does better in this case: Other Methods of Estimating Treatment Effects While propensity score matching is the most common method of estimating treatment effects at the SSCC, teffects also implements Regression Adjustment ( teffects ra ), Inverse Probability Weighting ( teffects ipw ), Augmented Inverse Probability Weighting ( teffects aipw ), Inverse Probability Weighted Regression Adjustment (teffects ipwra ), and Nearest Neighbor Matching ( teffects nnmatch ). The syntax is similar, though it varies whether you need to specify variables for the outcome model, the treatment model, or both: teffects ra (y x1 x2) (t) teffects ipw (y) (t x1 x2) teffects aipw (y x1 x2) (t x1 x2) teffects ipwra (y x1 x2) (t x1 x2) teffects nnmatch (y x1 x2) (t) Complete Example Code The following is the complete code for the examples in this article. clear all use ssc. wisc. edu/sscc/pubs/files/psm ttest y, by(t) reg y x1 x2 t psmatch2 t x1 x2, out(y) teffects psmatch (y) (t x1 x2, probit), atet teffects psmatch (y) (t x1 x2) psmatch2 t x1 x2, out(y) logit ate teffects psmatch (y) (t x1 x2), atet use ssc. wisc. edu/sscc/pubs/files/psm, replace teffects psmatch (y) (t x1 x2), gen(match) predict ps0 ps1, ps predict y0 y1, po predict te l if n1 n467 use ssc. wisc. edu/sscc/pubs/files/psm, replace psmatch2 t x1 x2, out(y) logit reg y x1 x2 t fweightweight gen obn save fulldata, replace teffects psmatch (y) (t x1 x2), gen(match) keep if t keep match1 bysort match1: gen weightN by match1: keep if n1 ren match1 ob merge 1:m ob using fulldata replace weight1 if t reg y x1 x2 t fweightweight reg y x1 x2 t teffects ra (y x1 x2) (t) teffects ipw (y) (t x1 x2) teffects aipw (y x1 x2) (t x1 x2) teffects ipwra (y x1 x2) (t x1 x2) teffects nnmatch (y x1 x2) (t) Last Revised: 2/16/2015
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