En el análisis estadístico de los estudios observacionales, el pareamiento por puntaje de propensión o Propensity score matching (PSM) en inglés, es una técnica estadística de coincidencia que intenta estimar el efecto de un tratamiento,[1]​ una política,[2]​ u otra intervención por cuenta de las covariables que predicen que recibe el tratamiento. PSM intenta reducir el sesgo debido a la confusión de las variables que se pueden encontrar en una estimación del efecto del tratamiento obtenido de la simple comparación de los resultados entre unidades que recibieron el tratamiento frente a los que no lo hicieron. La técnica fue publicada por primera vez por Paul Rosenbaum y Donald Rubin en 1983,[3]​ y aplica el modelo causal de Rubin para los estudios observacionales.
La posibilidad de sesgo surge porque la aparente diferencia en los resultados de estos dos grupos de unidades puede depender de las características que afectaron en la decisión de administrar un cierto tratamiento a una unidad en lugar de por el efecto del tratamiento en sí. En experimentos aleatorios, la aleatorización permite la estimación objetiva de los efectos del tratamiento, para cada covariable aleatorización implica que los grupos de tratamiento se equilibrarán en promedio, por la ley de los grandes números. Desafortunadamente, para los estudios de observación, la asignación de tratamientos a los sujetos de investigación es, por definición, no aleatorio. Este método trata de  imitar al azar mediante la creación de una muestra de unidades que recibió el tratamiento que sea comparable en todas las covariables observadas a una muestra de unidades que no recibieron el tratamiento.
Por ejemplo, uno puede estar interesado en saber las consecuencias de fumar o las consecuencias de ir a la universidad. El conjunto 'tratado' son simplemente aquellos- los fumadores, o graduados de la universidad- que se someten en el curso de la vida diaria a aquello que está siendo estudiado por el investigador. En ambos casos no es factible (y quizás poco ético) asignar al azar a las personas a fumar o a la educación universitaria. El efecto estimado del tratamiento mediante la simple comparación de un resultado, por ejemplo la tasa de cáncer o los ingresos a lo largo de la vida, entre los que fumaban y no fumaban o entre los que asistieron o no asistieron a la universidad estaría sesgado por factores que predicen el tabaquismo o la asistencia a la universidad, respectivamente. PSM intenta controlar estas diferencias para que los grupos que recibieron tratamiento y no tratamiento se aproximen a una investigación aleatoria y ver que estos sean más comparables.