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匹配由'''<font color="#ff8000"> 唐纳德•鲁宾 Donald Rubin </font>'''推动，在经济学中主要受到'''<font color="#ff8000"> 拉隆德 LaLonde</font>'''（1986）的批评。LaLonde比较了一个实验中的处理效果估计和运用匹配方法产生的可比估计，表明匹配方法是有偏的。'''<font color="#ff8000"> 德赫加和瓦巴 Dehejia and Wahba </font>'''(1999)重新评估了LaLonde的批评，并指出匹配是一个很好的解决方案。政治学和社会学期刊上也提出了类似的批评。
匹配由'''<font color="#ff8000"> 唐纳德•鲁宾 Donald Rubin </font>'''推动，在经济学中主要受到'''<font color="#ff8000"> 拉隆德 LaLonde</font>'''（1986）的批评。LaLonde比较了一个实验中的处理效果估计和运用匹配方法产生的可比估计，表明匹配方法是有偏的。'''<font color="#ff8000"> 德赫加和瓦巴 Dehejia and Wahba </font>'''(1999)重新评估了LaLonde的批评，并指出匹配是一个很好的解决方案。政治学和社会学期刊上也提出了类似的批评。
== Analysis ==
== Analysis ==
When the outcome of interest is binary, the most general tool for the analysis of matched data is conditional logistic regression as it handles strata of arbitrary size and continuous or binary treatments (predictors) and can control for covariates. In particular cases, simpler tests like paired difference test, McNemar test and Cochran-Mantel-Haenszel test are available.
当感兴趣的结果是二元变量时，分析匹配数据最常用的工具是条件Logistic回归模型，因为它可以处理'''<font color="#32cd32"> 任意大小的层次和连续或二元处理变量(自变量) 【strata of arbitrary size and continuous or binary treatments (predictors)】</font>''' ，并且可以控制协变量。在特定情况下，可以使用'''<font color="#32cd32"> 配对差异检验【paired difference test】 </font>'''、 McNemar 检验和 Cochran-Mantel-Haenzel 检验等更简单的检验。
When the outcome of interest is continuous, estimation of the average treatment effect is performed.
When the outcome of interest is continuous, estimation of the average treatment effect is performed.