倾向值匹配法（propensity score matching），理学-统计学-教育、心理、体育统计-【基本概念】，非实验研究中控制因混淆变量带来选择性误差的统计方法。倾向值的概念由美国统计学家P.R.罗森鲍姆[注]和D.鲁宾[注]在1983年提出，指被研究的个体在给定混淆变量的条件下受到某个自变量影响的条件概率。在非实验研究中，由于没有进行混淆变量的控制，不能直接获得变量之间的净效应。例如，大学教育的收入回报研究，即探讨上大学是否能够带来个人收入的提高。个人收入除了受教育经历影响之外，还会受到年龄、性别以及地区差异等其他变量的影响，并且这些变量可能也是决定是否上大学的关键因素。因此，它们会在此研究中起到混淆作用，不对这些混淆变量进行控制，直接对比上大学的与没上大学的平均收入差异，不能解释是否上大学与收入的关系。为了避免混淆变量的影响，要采用匹配的方式进行两个变量间影响关系的分析。匹配的目的是尽量确保影响效应分析是建立在可比个体之间。最简单的匹配方式是将两比较组中的个体基于混淆变量取值的近似程度进行配对分析。