一、样本生成及匹配
在进行PSM模型分析时，首先需要进行样本的生成及匹配。在使用Stata命令进行PSM模型分析时，我们可以使用“teffects psmatch”命令来生成和匹配样本。该命令可以根据用户的选择进行卡方匹配或最优匹配，同时可以控制匹配性能，例如使用caliper或greedy算法控制匹配方差和距离。
代码示例：
* 导入数据
import excel "data.xlsx", sheet("data")
* 生成样本
teffects psmatch (treatment = treatment_var) ///
(outcome = outcome_var) ///
, caliper(0.1)
上述代码中，我们使用了“teffects psmatch”命令，指定了治疗变量和结果变量，并设置了caliper值为0.1，控制匹配差值不超过0.1。
二、模型诊断
进行PSM模型分析后，我们需要对模型的可信度进行诊断。可以使用“pcheck”命令来进行模型诊断，检查模型的平衡性和交叉验证结果。平衡性检查可以通过绘制treatment与covariate之间的差异图来完成，同时还可以计算ttest-statistic和p-value。交叉验证结果可以通过计算平均处理效应(ATE)和平均处理效应对应的置信区间来完成。
代码示例：
* 进行平衡性检查 pcheck treatment_var, replace * 进行交叉验证 pcheck, cmethod(cv) citeration(10) effect(ate)
上述代码中，我们使用了“pcheck”命令，指定了treatment变量，进行了平衡性检查和交叉验证。
三、效应估计及可视化
进行模型诊断后，我们需要进行效应估计及可视化。可以使用“teffects”命令计算ATE、ATT或ATET等效应，并使用“marginsplot”命令对效应进行可视化。同时，也可以使用“margins”命令计算其他效应（如CACE）并进行可视化。
代码示例：
* 计算ATE teffects treatment_var, atet * 可视化效应 marginsplot
上述代码中，我们使用了“teffects”命令计算ATE，并使用“marginsplot”命令进行可视化。
四、推断和灵敏度分析
最后，在进行PSM模型分析后，我们需要进行推断和灵敏度分析。可以使用“pweight”命令为样本中的每个观测值分配权重，并使用“psens”命令进行灵敏度分析。
代码示例：
* 为每个观测值分配权重 pweight, inverse * 进行灵敏度分析 psens, varlist(treatment_var covariate1 covariate2)
上述代码中，我们使用了“pweight”命令为每个观测值分配权重，并使用“psens”命令进行灵敏度分析，指定了treatment变量和其他协变量。
