及在Stata里的运用 (2014-02-26 05:12:45)

转载自“晚点未定”的博客

倾向得分匹配法是一种研究方法，它在研究某项治疗、政策、或者其他事件的影响因素上很常见。对于经济、金融学领域来说，比如需要研究某个劳动者接受某种高等教育对其收入的影响，或者比如研究某个企业运用了某项管理层激励措施以后对企业业绩的影响。如果我们简单地将是否执行了某项时间作为虚拟变量，而对总体进行回归的话，参数估计就会产生偏误，因为在这样的情况下，我们只观察到了某一个对象他因为发生了某一事件后产生的表现，并且拿这种表现去和另一些没有发生这件事情的其他对象去做比较。这样的比较显然是不科学的，因为比较的基础并不同。

通俗地说，我们真正要做的是考虑，如果拿小明来说，小明读了研究生和小明没有读研究生，他的收入会差多少？可是小明已经读了研究生，我怎么才能估计出他要是不读研究生，他的收入会是多少呢？

于是，我们引入“倾向得分匹配”这样一种研究方法。英文叫Propensity Score Matching。这种方法能让我们从一大堆没有参加培训的人群中（也就是我们的总体样本的一个子集），对每个人读研究生的概率进行估计，然后选出和小明具有