2026 硕士 PSM 样本损失权衡思路测试试卷

2026硕士PSM样本损失权衡思路测试试卷

姓名：__________考号：__________一、单选题(共10题)1.在PSM中，哪一项不是处理缺失值的方法？()A.删除含有缺失值的观测值B.使用模型预测缺失值C.用均值或中位数填充缺失值D.使用多级逻辑回归模型2.PSM中倾向得分匹配的目的是什么？()A.减少模型偏差B.提高预测精度C.简化数据处理过程D.提高样本量3.在进行PSM时，以下哪一项不是控制变量的重要性？()A.减少处理效应的估计误差B.提高匹配效率C.控制混杂因素的影响D.增加样本量4.PSM中最常用的匹配方法是哪一种？()A.单对单匹配B.多对一匹配C.全局匹配D.近邻匹配5.PSM中，倾向得分是如何计算的？()A.通过比较处理组和对照组的协变量值计算B.通过比较处理组和对照组的观测值计算C.通过比较处理组和对照组的效应值计算D.通过比较处理组和对照组的模型预测值计算6.在进行PSM时，如何判断匹配效果的好坏？()A.比较处理组和对照组的均值差异B.比较处理组和对照组的中位数差异C.比较处理组和对照组的方差差异D.比较处理组和对照组的协方差矩阵7.PSM中，以下哪一项不是匹配变量的选择标准？()A.变量与处理效应相关B.变量具有统计显著性C.变量易于测量和获取D.变量与观测值数量成正比8.PSM中，如何处理处理组和对照组中倾向得分相同的观测值？()A.随机选择一个观测值进行匹配B.忽略这些观测值C.将这些观测值分配给处理组和对照组中的观测值D.计算这些观测值的平均倾向得分进行匹配9.PSM中，以下哪一项不是评估匹配效果的方法？()A.比较处理组和对照组的均值差异B.比较处理组和对照组的中位数差异C.比较处理组和对照组的协方差矩阵D.计算处理组和对照组的协方差比10.PSM中，以下哪一项不是匹配后的处理效应估计方法？()A.平均处理效应（ATT）B.平均处理效应（ATC）C.平均处理效应（ATM）D.平均处理效应（ATR）11.PSM中，匹配后的处理效应估计值是否受到模型设定的影响？()A.是的，受到模型设定的影响B.不是的，不受模型设定的影响C.可能受到模型设定的影响，也可能不受影响D.不确定，需要进一步研究二、多选题(共5题)12.在进行倾向得分匹配（PSM）时，以下哪些是可能影响匹配效果的因素？()A.变量的选择B.匹配方法的选取C.样本量的大小D.模型设定13.以下哪些是处理缺失值的常用方法？()A.删除含有缺失值的观测值B.使用模型预测缺失值C.用均值或中位数填充缺失值D.使用插值法14.PSM中，以下哪些是控制混杂因素的方法？()A.使用倾向得分匹配B.使用工具变量法C.使用匹配后的回归分析D.使用安慰剂效应15.在进行PSM时，以下哪些是评估匹配效果的方法？()A.比较处理组和对照组的均值差异B.比较处理组和对照组的中位数差异C.比较处理组和对照组的协方差矩阵D.计算处理组和对照组的协方差比16.以下哪些是PSM中常用的匹配变量？()A.年龄B.性别C.教育程度D.收入水平三、填空题(共5题)17.在倾向得分匹配（PSM）中，倾向得分是通过比较处理组和对照组的哪些变量的概率来计算的？18.在进行PSM时，如果处理组和对照组的倾向得分分布非常相似，那么匹配的效果通常会怎样？19.PSM中，单对单匹配方法的特点是什么？20.在进行PSM后，通常使用哪种统计方法来估计处理效应？21.PSM中，如果协变量之间存在多重共线性，可能会对匹配结果产生什么影响？四、判断题(共5题)22.倾向得分匹配（PSM）是一种非参数方法。()A.正确B.错误23.在进行PSM时，倾向得分越接近1，表示该观测值越可能被处理。()A.正确B.错误24.单对单匹配是PSM中最常用的匹配方法。()A.正确B.错误25.在进行PSM时，处理组和对照组的样本量越大，匹配效果越好。()A.正确B.错误26.PSM可以完全消除处理效应的估计误差。()A.正确B.错误五、简单题(共5题)27.请简述倾向得分匹配（PSM）的基本原理。28.在进行PSM时，如何选择合适的协变量？29.PSM中，卡尺匹配与单对单匹配相比，有哪些优缺点？30.在PSM中，如何评估匹配效果的好坏？31.PSM在处理缺失值时有哪些注意事项？

2026硕士PSM样本损失权衡思路测试试卷一、单选题(共10题)1.【答案】D【解析】多级逻辑回归模型不是处理缺失值的方法，而是用于处理分类变量的预测问题。2.【答案】A【解析】倾向得分匹配的目的是通过平衡处理组和对照组的倾向得分，以减少模型偏差。3.【答案】D【解析】在进行PSM时，增加样本量并不是控制变量的重要性，而是匹配过程中的一个因素。4.【答案】A【解析】PSM中最常用的匹配方法是单对单匹配，即每一行处理组观测值匹配一个对照组观测值。5.【答案】D【解析】PSM中，倾向得分是通过比较处理组和对照组的模型预测值计算的，通常是使用logit模型。6.【答案】D【解析】在进行PSM时，通过比较处理组和对照组的协方差矩阵可以判断匹配效果的好坏。7.【答案】D【解析】PSM中，选择匹配变量时不需要考虑变量与观测值数量成正比这一标准。8.【答案】A【解析】PSM中，处理组和对照组中倾向得分相同的观测值通常通过随机选择一个观测值进行匹配。9.【答案】B【解析】PSM中，评估匹配效果的方法不包括比较处理组和对照组的中位数差异。10.【答案】C【解析】PSM中，平均处理效应（ATM）不是匹配后的处理效应估计方法。11.【答案】A【解析】PSM中，匹配后的处理效应估计值受到模型设定的影响，因为模型设定决定了倾向得分的计算。二、多选题(共5题)12.【答案】ABCD【解析】在进行PSM时，变量的选择、匹配方法的选取、样本量的大小以及模型设定都可能影响匹配效果。13.【答案】ABCD【解析】处理缺失值的方法包括删除、预测、填充均值或中位数以及插值法等。14.【答案】ABC【解析】PSM、工具变量法和匹配后的回归分析都是控制混杂因素的方法，而安慰剂效应不是。15.【答案】ACD【解析】评估PSM匹配效果的方法包括比较均值差异、协方差矩阵和协方差比，而中位数差异不是常用的评估方法。16.【答案】ABCD【解析】PSM中常用的匹配变量包括年龄、性别、教育程度和收入水平等，这些变量有助于平衡处理组和对照组的特征。三、填空题(共5题)17.【答案】协变量【解析】倾向得分是通过比较处理组和对照组的协变量的概率来计算的，通常使用logit模型来估计。18.【答案】较好【解析】如果处理组和对照组的倾向得分分布非常相似，说明匹配的效果较好，因为这意味着两个组在匹配的协变量上已经非常接近。19.【答案】一对一匹配，每个处理组观测值匹配一个对照组观测值【解析】单对单匹配方法是一种一对一的匹配方式，每个处理组观测值匹配一个对照组观测值，这种方法可以减少匹配误差，但可能会降低样本量。20.【答案】回归分析【解析】在进行PSM后，通常使用回归分析来估计处理效应，通过比较处理组和对照组在匹配后的结果变量上的差异来估计处理效应的大小。21.【答案】降低匹配质量【解析】如果协变量之间存在多重共线性，可能会降低匹配质量，因为多重共线性会导致倾向得分估计的不稳定，从而影响匹配后的处理效应估计。四、判断题(共5题)22.【答案】错误【解析】倾向得分匹配（PSM）是一种参数方法，因为它依赖于模型（通常是logit模型）来估计倾向得分。23.【答案】正确【解析】倾向得分越接近1，意味着观测值被处理的概率越高，因为倾向得分反映了观测值在给定协变量条件下被处理的概率。24.【答案】错误【解析】虽然单对单匹配是一种常见的匹配方法，但并不是最常用的。最常用的匹配方法是卡尺匹配，它允许匹配时倾向得分的差异在一定范围内。25.【答案】错误【解析】处理组和对照组的样本量大并不一定意味着匹配效果会更好。样本量大小需要与变量的选择和匹配策略相结合来考虑。26.【答案】错误【解析】PSM可以减少处理效应的估计误差，但它不能完全消除误差。其他因素，如模型设定和匹配质量，也会影响处理效应的估计。五、简答题(共5题)27.【答案】倾向得分匹配（PSM）的基本原理是通过估计处理组和对照组中每个观测值的倾向得分，即被处理的概率，然后根据倾向得分对处理组和对照组进行匹配，以平衡两组在协变量上的差异，从而减少处理效应的估计误差。【解析】PSM的核心是倾向得分的估计和匹配过程，通过这两个步骤来控制混杂因素，提高处理效应估计的准确性。28.【答案】选择合适的协变量需要考虑以下因素：协变量与处理效应的相关性、协变量的可测量性和可获取性、协变量的统计显著性以及协变量在处理组和对照组中的分布情况。【解析】合适的协变量应该能够反映处理效应的影响，并且在实际操作中易于测量和获取。同时，协变量在处理组和对照组中的分布应该尽可能相似。29.【答案】卡尺匹配允许匹配时倾向得分的差异在一定范围内，这比单对单匹配更灵活，可以减少样本损失。优点是提高了匹配的灵活性，缺点是可能会引入额外的匹配误差。【解析】卡尺匹配在处理高度不平衡的倾向得分分布时更为有效，但同时也可能引入更多的匹配误差，因为它允许更大的倾向得分差异。30.【答案】评估匹配效果的好坏可以通过比较处理组和对照组在匹配后的协变量分布、均值差异、协方差矩阵等方面来进行。常用的评估指标包括标准化均值差异、处理效应的置信区间宽度等。【解析】匹配