통계적 균형 및 평균 차이는 모든 공변량에 대해 대조군과 실험군 간에 유의미한 차이가 없음을 나타냅니다(각 공변량에 대한 두 번째 행). 이는 매칭 후 두 집단 간에 체계적인 차이가 없음을 의미합니다(Stuart, 2010 ). 예를 들어, 매칭 후 실험군과 대조군 간의 연령, 교육, 인터넷 접속, 모바일 사용, 건강 보험의 평균값은 다음과 같습니다. 실험군과 대조군 각각 26.62 대 26.48, 0.945 대 0.948, 0.348 대 0.351, 0.986 대 0.986, 0.0348 대 0.032. 이 수치는 매칭 전 값인 실험군과 대조군 각각 26.66 대 28.83, 0.951 대 0.844, 0.349 대 0.177, 0.986 대 0.965, 0.0348 대 0.038과 비교한 것입니다. 가구주 특성 및 가구 경제 상황을 포함한 다른 변수에서도 유사한 평균 차이 패턴이 관찰되었습니다. 건강보험을 제외한 모든 공변량에 대한 표준화된 차이는 1% 수준에서 매우 유의미했습니다. 요약하자면, 실험군과 대조군 간의 모든 공변량에 대한 균형 잡힌 결과는 두 집단을 비교하여 피실험자에 대한 평균 치료 효과(ATT)를 평가하는 것이 적절함을 시사합니다. 강남 도파민
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