《表3 核匹配样本的平衡性诊断结果(卡方检验或t检验的p值)》

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《院校分层、精英教育与大学生的社会同情——基于倾向值匹配的反事实估计》

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通过平衡性检验（Balancing Tes）是应用倾向值匹配首先要满足的前提条件，该检验主要考察了匹配是否能平衡相关混淆变量的分布，要求“处理组”和“控制组”的混淆变量在匹配后不存在系统差异[18]。表3呈现了经核匹配之后三组样本的平衡性诊断结果。（1）从三组样本匹配前的结果可以看到，协变量对于大学生就读院校的层级产生了一定的影响，尤其对于是进入普通大学还是准精英大学的影响颇大，伪R2达到了0.156。经过核匹配以后，总体来看三组匹配样本的伪R2分别从0.057降到0.000，从0.019降到0.012，从0.156降到0.001，说明经过倾向值匹配以后，协变量几乎不能再对处理效应产生影响，总体的平衡性检验由此可以通过。对于预测倾向值的具体混淆变量的平衡检验则主要是考察标准化偏差和t检验的结果。表3中三组样本的匹配后结果显示，核匹配在各个变量上实现了处理组与控制组之间的平衡，没有一个双变量相关检验在统计上是显著的，换言之，实现了两个群组的相似性和可比性。