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<font color="#aaaaaaa">【机器翻译】出现偏倚的可能性是因为治疗组和未治疗组之间治疗结果(如平均治疗效果)的差异可能是由预测治疗的因素而不是治疗本身造成的。在随机实验中，随机化可以对治疗效果进行无偏估计; 对于每个协变量，随机化意味着治疗组将按照大数定律在平均水平上达到平衡。不幸的是，对于观察性研究来说，对研究对象的治疗分配通常不是随机的。匹配试图减少处理分配偏差，并模拟随机化，通过创建一个样本单位接受的处理是可比的所有观察到的协变量的一个样本单位没有接受处理。</font>
<font color="#aaaaaaa">【机器翻译】出现偏倚的可能性是因为治疗组和未治疗组之间治疗结果(如平均治疗效果)的差异可能是由预测治疗的因素而不是治疗本身造成的。在随机实验中，随机化可以对治疗效果进行无偏估计; 对于每个协变量，随机化意味着治疗组将按照大数定律在平均水平上达到平衡。不幸的是，对于观察性研究来说，对研究对象的治疗分配通常不是随机的。匹配试图减少处理分配偏差，并模拟随机化，通过创建一个样本单位接受的处理是可比的所有观察到的协变量的一个样本单位没有接受处理。</font>
出现偏倚的原因可能是某个因素通过决定样本是否接受处理而导致了处理组和对照组的效果（如平均处理效果）差异，而不是处理本身导致了差异。在随机实验中，随机化选择样本可以做到对处理效果的无偏估计，根据大数定律，随机化意味着基于协变量的平均水平，均衡分配处理组和对照组。不幸的是，对于观察性研究来说，研究对象通常不是随机接受处理的。匹配就是要减少对象非随机接受处理产生的偏倚，并模拟随机试验，方法是从处理组和对照组中分别取样，让两组样本的全部协变量都比较接近。
For example, one may be interested to know the [[Health_effects_of_tobacco#Early_observational_studies|consequences of smoking]]. An observational study is required since it is unethical to randomly assign people to the treatment 'smoking.' The treatment effect estimated by simply comparing those who smoked to those who did not smoke would be biased by any factors that predict smoking (e.g.: gender and age). PSM attempts to control for these biases by making the groups receiving treatment and not-treatment comparable with respect to the control variables.
For example, one may be interested to know the [[Health_effects_of_tobacco#Early_observational_studies|consequences of smoking]]. An observational study is required since it is unethical to randomly assign people to the treatment 'smoking.' The treatment effect estimated by simply comparing those who smoked to those who did not smoke would be biased by any factors that predict smoking (e.g.: gender and age). PSM attempts to control for these biases by making the groups receiving treatment and not-treatment comparable with respect to the control variables.