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マッチング (統計学)
マッチング（Matching）は、処置とコントロール群（非処置群）とを比較して処置効果を評価する際に用いられる統計手法で、観察研究や準実験など処置（treatment）が無作為に割り付けられていない場合に用いられる。マッチングでは、処置効果を比較できるように、処置群の被験者のそれぞれに対して、コントロール群の中から同様の観測値を持つ被験者を 1 人または複数見つける。よく似た被験者同士をマッチングすることで、処置群とコントロール群の結果を比較して処置効果を推定した場合の交絡によるバイアス（偏り）を低減することができる 。初期のマッチング手法である傾向スコア・マッチングは、ルービン因果モデルの一部として開発されたが 、モデルの依存性、バイアス、非効率性、および検出力を高めることが示されており、他のマッチング方法と比較して推奨されなくなった 。
マッチングはドナルド・ルービンによって推進された 。経済学の分野では、LaLonde が実験に基づく処置効果の推定値をマッチング法による推定値と比較してバイアスがあることを示し、マッチング法を痛烈に批判した 。 Dehejia と Wahba（1999）は、LaLondeの批評を再検討し、マッチングが良い解決策であることを示した 。同様の批判が政治学や社会学のジャーナルで提起されている。