倾向得分匹配法解决什么问题

倾向得分匹苏对军间配法用于解决减少数据偏差和混关以里还盟施组药房杂因素的干扰。

倾向得分匹配法（PropensityScoreMatching）一般简称为“PSM”，是当前经济学界用来处理自选择偏误的一大热门利器，它经常和之前我们介绍过的双重差分法（DID）进行组合使用（PSM-DID），这种方法最早由PaulRosenbaum和DonaldRubin在1983年提出被根架。

首先，如果自变量是连续漏空悄变量，需亏宏要转换为二元离散变量，比如自变量是企业R&D投入，你需要找到一个临界值，把R&D投入分为高R&D投入组和低R&D投入组，临界值包括：平均数，上下三分位数，及其他分位数等，没有明确规定。

检验PSM的来自假设前提：

1、条件独360问答立假设

直白地说即在接受实验之前，处理组和控制组之间没有差异，处理组产生的效应完全来自实验处理。拿上面的例子来说，即为员工是否接受培训与其而确关球商范负困坚旧工资水平相互独立。

2、共同⽀撑假设

直白地说即在理想情况下，出现在处理组的个体，也能在控制组中找到对应的个体。但实际中可能出现处理组的个体在控制组找不到对应的个体。拿上面的返渣例子来说，就是可能会出现处理组全是初带价异们席富体中毕业，控制组全是博士毕业。即在下图中，共同取值范围较少，那PSM可能就不适合了。

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