たとえば、喫煙の影響を知りたい場合を考える。人々を喫煙群に無作為に割り付けることは非倫理的であるため、観察研究が必要である。喫煙群と非喫煙群とを単純に比較することによって処置効果を推定すると、喫煙率に影響する要因（性別や年齢など）によるバイアスが生じる。傾向スコア・マッチングでは、処置群とコントロール群の制御変数（この例では性別や年齢など）を同じくらいにすることによって、これらのバイアスを制御することを目指す。
概要.
傾向スコア・マッチングは、以下の様な非実験的設定における因果推論および選択バイアスに対して使用される。
傾向スコア・マッチングでは割り付けの予測確率（たとえば、処置群とコントロール群のどちらに割り付けられるかの確率）を採用する。この予測確率は、観測された予測因子に基づいたロジスティック回帰によって取得されることが多く、反実仮想群を作成することができる。傾向スコアは、単独または他のマッチング変数または共変量と一緒に、マッチングに使ったり共変量として扱ったりすることができる
一般的な手順.
正式な定義.
基本設定.
「強く無視可能」な治療の割り当て (SITA).
バランシングスコア.
傾向スコア.
傾向スコアは、所与の観察値に応じて、被験者（人、教室、学校など）が特定の処置に割り当てられる確率を示す。傾向スコアは、これらの共変量に基づき処置群とコントロール群とを均質化して、選択バイアスを減らすために用いられる。
主な定理.
十分統計量との関係.
交絡変数の存在を検出するためのグラフィカルテスト.
ジューディア・パールは、交絡変数の存在を検出する、バックドア基準と呼ばれる単純なグラフィカルテストが存在することを示した。治療の効果を推定するには、回帰する際に交絡変数として補正するか、交絡変数をマッチングすることによって、グラフ内の全てのバックドア経路をブロックすることが必要である 。
短所.