PSM之后，两组的患者就配成对子了，不论是1:1匹配，还是1：n匹配，那配对后接下来的疗效比较，究竟需不需要配对检验？争议很大。
统计学界老生常谈的话题了，直接说结论：至今无解。
赞成需要做配对的，做了很多模拟研究来支持。
而以下这些论文则直接推荐了PSM之后用来做统计分析的方法：
Austin PC. A critical appraisal of propensity-score matching in the medical literature between 1996 and 2003. Statist Med 2008; 27: 2037–49. doi:10.1002/sim.3150.
Fleiss JL, Levin B, Paik MC. Statistical Methods for Rates and Proportions (3rd edn). Wiley: New York, NY, 2003.
但是，反对派们则认为PSM之后不应该做配对检验，主要观点是PSM并不是一种严格的匹配，只是近似匹配，做成组检验就可以了，不应该做配对检验，同样也做了很多模拟数据，从数学理论上来支持自己的观点。
鉴于我们的粉丝大多是临床的，这里就不展开讨论数学公式了，我们要说的是，需要给大家提供工具来做分析。
在MSTATA的PSM模块中，目前提供的是非配对的检验。有些人提出，需要配对检验的模块。因此，我们将配对检验模块的开发提上日程，不仅适用于PSM匹配后的数据，也适用于其他匹配后的队列研究：
系统将根据变量的类型，自动选择 T检验，秩和检验、Cox、GEE模型，条件Logistic回归， McNemar检验，Stuart Maxwill 卡方，CMH卡方等方法，做到一键出表。
方法的选择来自前文的参考文献。
另外，一如既往的提供新英格兰医学杂志和柳叶刀杂志的外观风格。
敬请期待。
