psm后做did结果比匹配前更差

Question

如题所述

Answer 1

在实验设计中，倾向性评分匹配（PSM）和双重差分法（DID）是两种常见的因果推断工具。然而，有时在执行PSM之后，使用DID得到的结果可能比匹配前更不理想，这可能是由于几个原因造成的。
首先，PSM的匹配质量可能不高。尽管PSM是一种强大的倾向性评分匹配技术，但它并不能完全消除处理组和控制组之间的系统性差异。如果匹配不够精确，DID的分析结果可能会受到扭曲，从而影响其准确性。
其次，处理效应可能存在异质性。即使在PSM之后，处理组和控制组之间的差异可能仍然存在，并且处理效果可能因个体特征的不同而有所差异。在这种情况下，DID方法可能会导致不稳定的结果，因为DID假设处理效应在所有样本中是恒定的。
此外，结合使用PSM和DID也可能引发问题。例如，PSM可能会改变处理组和控制组的样本大小，这可能会对DID的结果产生影响。此外，PSM通常会创建一个经过筛选的样本，这个样本可能无法完全代表原始样本，这也可能导致DID结果的不准确。
最后，模型假设可能未得到满足。例如，DID模型假设处理组和控制组的趋势是平行且稳定的，如果这些假设不成立，DID的结果就会受到影响。
为了解决这些问题，可以采取以下措施：提高PSM的匹配质量，以尽可能消除处理组和控制组之间的系统性差异；考虑使用其他匹配技术，如卡钳匹配；对处理效应的异质性进行建模；在PSM之后重新评估样本的代表性；并仔细检查DID模型的假设。
尽管PSM和DID是强有力的因果推断工具，但在执行PSM之后使用DID可能会受到多种因素的影响。为了获得更可靠的结果，需要仔细评估并解决这些问题。