傾向スコアマッチング（PSM）は、観察研究において治療群と対照群の背景因子を均衡化するために広く用いられる手法だ。しかし、マッチング後のサンプルサイズ減少、測定されていない交絡因子への無力さ、適切なキャリパー幅の設定など、実装上の落とし穴は少なくない。本稿では PSM の基本的な考え方を確認しつつ、実データ解析で遭遇しやすい問題点と、逆確率重み付け（IPW）などの代替手法との使い分けを解説する。
傾向スコアマッチング（PSM）は、観察研究において治療群と対照群の背景因子を均衡化するために広く用いられる手法だ。しかし、マッチング後のサンプルサイズ減少、測定されていない交絡因子への無力さ、適切なキャリパー幅の設定など、実装上の落とし穴は少なくない。本稿では PSM の基本的な考え方を確認しつつ、実データ解析で遭遇しやすい問題点と、逆確率重み付け（IPW）などの代替手法との使い分けを解説する。