傾向スコア・マッチング
ある被験者が共変量 X {\displaystyle X} を持つ(すなわち、条件付き交絡がない)ものとする。 治療群およびコントロール群の潜在アウトカムを、それぞれ、 r 0 {\displaystyle r_{0}} 、 r 1 {\displaystyle r_{1}} とする。 潜在アウトカムが背景変数 X {\displaystyle X} を条件とする治療 Z {\displaystyle Z} とは独立である場合、治療の割り当ては「強く無視可能である」とされる。 Strongly ignorable treatment assignment (SITA) は、以下のように簡潔に記載することができる。
r 0 , r 1 ⊥ Z | X {\displaystyle r_{0},r_{1}\perp Z\,|\,X}
ここで、 ⊥ {\displaystyle \perp } は統計的独立性を示す 。
傾向スコア・マッチングはモデルの「不均衡、非効率、モデル依存、バイアス」を増加させる場合があることが示され、Gary King によって他のマッチング方法に比して推奨されない、とされた 。マッチングの背後にある洞察は有効であっても、他のマッチング法が必要になる。また、傾向スコアには重み付けや二重ロバスト推定などマッチング以外の用途もある。
他のマッチング法と同様、傾向スコア・マッチングは観測データから平均処置効果を推定する。傾向スコア・マッチングが紹介された当初は、単一のスコアに対して共変量の線形結合を使用することにより、多数の観測値を失うことなく、多数の共変量について処置群とコントロール群を均衡させることができることが利点として挙げられた。処置群とコントロール群とが多くのの共変量において均衡している場合、「次元の呪い」を克服するために膨大な観測データが必要になる。すなわち、均衡させる共変量の項目を増やせば増やすほど、必要となる観測データが幾何級数的に増大する。
傾向スコア・マッチングの欠点の1つは、観測された(および観測可能な)共変量のみを考慮し、潜在的な変数は考慮しないことである。