广义倾向得分匹配（Generalized Propensity Score Matching，GPSM）是一种常用的处理非随机样本选择偏差的方法。以下是GPSM在Stata中的一个示例代码：
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导入数据集，假设要处理的变量是y和treat：
use"data.dta", clear
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生成倾向得分，假设使用logistic回归模型生成倾向得分：
logistic treat x1 x2 x3, noconstant
predict p
其中，treat是二元变量，x1、x2和x3是可能影响样本选择的控制变量，predict p用于生成倾向得分。
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进行广义倾向得分匹配，假设使用radius匹配法：
gpsm y treat, pscore(p) radius(0.1)
其中，y是待处理的因变量，treat是处理变量，pscore(p)是指定倾向得分为p，radius(0.1)表示使用0.1作为半径进行匹配。此命令会生成匹配得分、处理组平均效果、控制组平均效果等指标。
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进行后续分析，例如检验匹配效果：
teffects psmatch (y, treat) (p, psmatchvar), pscore(p)
其中，teffects psmatch用于进行倾向得分匹配，psmatchvar是匹配得分变量，pscore(p)用于指定倾向得分为p。此命令会生成倾向得分匹配效果评估的各项指标。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-738772.html
以上是GPSM在Stata中的一个示例，需要根据具体数据和分析目的进行参数调整和优化。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-738772.html
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