针对老师之前对于“匹配前后结果不一致时（匹配前用logistic回归）”问题的解答，说：先要判断你为什么要作PSM，关键变量分布严重不均，两组样本量差别悬殊……通过PSM达到组间均衡性，但是要明白PSM也不是万能的，一个关键问题就是，PSM不可避免会损失样本量——检验效能会降低，样本代表性会下降，尤其是组间共同支持域太小，这种情况会更严重，自然得到的结果可能会与不匹配直接用logistic回归不同。这时候需要权衡，能直接logistic回归解决的，就尽量不用PSM。 想提出以下问题： 回顾性队列研究中暴露组与非暴露组样本量悬殊大于1：10，我是从样本量悬殊过大，才想到进行匹配，减少样本量的差距，这样反而会使检验效能降低吗？不是大于1：4的匹配检验效能会降低吗？为什么我的1:1的匹配会使检验效能降低？而用1：10的logistic回归就可以？非暴露组的样本不是为了和暴露组一致吗？难道非暴露组的样本也要代表整个非暴露组人群？那随机对照实验不也是为了和病例组匹配的对照组吗？那么对照组是否能代表整个非病例人群呢？是否使用倾向性评分匹配，到底要怎样权衡呢？