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조건부 독립성 가정(CIA)을 만족시키기 위해서는 분석자료에 주어진 여러 변수들을 풍부하게 통제할 필요가 있다. 그러나 변수들( )을 많이 포함할수록 어떤 관측치들에서는 실현된 성과에 대응하는 가상적 관측치가 발견되지 않는 문제점(curse of dimensionality)이 발생한다. 즉, 포함되는 변수들(  )이 많아질수록 처치집단의 관측치와 가장 비슷한 통제집단의 관측치를 찾을 때 매칭 조건이 너무 어려워 매칭법 자체를 적용하기 어려워진다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 Rosenbaum and Rubin(1983)의 성향점수 정리(Propensity Score Theorem)를 이용하면 주 어진 변수들을 모두 통제할 필요 없이 추정된 성향점수(Propensity Score)만을 통제하면 된다. 즉, Rosenbaum and Rubin(1983)의 성향점수 정리(Propensity Score Theorem)를 이용하여 처치집단과 통제집단의 개 개인을 비교할 때 성향점수(Propensity Score)가 가장 유사한 관측치끼리 매칭함으로써 처치효과를 측정할 수 있다.
조건부 독립성 가정을 만족시키기 위해서는 분석자료의 변수들을 다양하게 통제해야 한다. 그러나 변수가 다양할수록 가상적 관측치가 발생하지 않게 된다. 이를 위해 상향점수만을 통제하여 그 점수가 가장 유사한 관측치끼리 매칭함으로써 처치효과를 측정함으로써 해결헐 수 있다.