PSM进阶实战：1:N匹配、IPW加权与平衡性诊断

上期讲了PSM入门，讲了原理讲了代码讲了常见错误。评论区有人说「看完了，懂了」，但我知道你们实际做的时候，问题才刚刚开始。

为什么？因为审稿人会问一些你根本没想过的问题。比如：

「你的卡钳值是怎么确定的？有没有做敏感性分析？」

「你做的是1:1匹配，为什么不做1:2或1:3？你的样本量支撑吗？」

「你匹配之后样本量损失了多少？这个损失会影响你的结论吗？」

「你的平衡性检验里SMD是通过了，但t检验p值有几个显著的，你怎么说？」

这些问题，你被问到的时候，你准备怎么回答！？

今天这篇进阶，把这些问题全部讲清楚。下次审稿人问到你，你可怼回去。

一、1:N匹配：1:1不是唯一的答案

1:1匹配的优缺点

优点：

• 匹配质量最高——每个处理组个体都找最接近的对照
• 估计的方差最小

缺点：

• 样本量损失大——每个处理组个体只留下一个配对，对照组其他人不被使用
• 如果处理组样本量本来就比对照组少，1:1匹配会导致处理组大量样本被丢弃

什么时候考虑1:N匹配？

当你的处理组样本量远大于对照组时，1:1匹配会丢弃大量处理组样本——这时候用1:N匹配，让每个