【摘 要】
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非实验数据的定量分析因受混杂因素的干扰而失真。倾向值匹配模型(PSM)通过模仿实验设计中的匹配过程,有效地处理了混杂因素的干扰,从而让基于非实验数据的因果效应估计更加
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非实验数据的定量分析因受混杂因素的干扰而失真。倾向值匹配模型(PSM)通过模仿实验设计中的匹配过程,有效地处理了混杂因素的干扰,从而让基于非实验数据的因果效应估计更加真实、可靠。基于CGSS2010数据,运用PSM模型估计了体育行为的健康回报,研究发现,因受选择效应的影响,传统OLS模型低估了体育锻炼的健康回报。体育行为的发生频率与健康回报之间呈现倒U型特征,即随着体育参与频率增加,健康效应先升高,后减小。体育行为在促进健康的同时,健康可能也反向影响着人们的体育锻炼行为。
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