傾向值匹配法就是將各個多維度的信息,使用統計方法簡化成一維的數值,成為傾向值,然後據之進行匹配,匹配的目的就是要找尋實驗組和對照組樣本中擁有相同(或者相似)傾向值的樣本,它們之間的差異,就是因果關繫。這個原理非常簡單,但聰明的讀者肯定會問,什麼是多維度的信息?如何簡化它?這都是傾向值匹配法的關鍵也是容易發生問題的地方。本書的第1章將簡要介紹為什麼要對多維信息進行降維處理,而第2章將進一步講解這背後的理論背景。第3章選擇了4篇學刊論文,對其中傾向值匹配方法的使用進行解析。第4章則就“應用R軟件和STATA 軟件實現傾向值匹配法”進行說明。
書中行文不可避免要使用到一些數學公式來輔助理論論述,對這些推演,作者盡可能以淺顯易懂的文字對這些推演過程的原理進行說明,略過這些公式並不會妨礙讀者對於理論的了解。