在第2章中，我们在鲁宾的反事实框架下详细介绍了倾向值匹配方法的基本原理。倾向值匹配方法通过模型预测个体接受某种处理变量影响的概率，然后按照倾向值相近的原则将实际生活中接受了某种处理变量影响的个体和没有接受这个处理变量影响的个体进行匹配。在得到一个匹配样本之后，研究者可以通过各种统计方法（例如回归模型、方差分析等）来探索处理变量和因变量之间的关系。此时，我们可以认为这种关系是在一种类似于随机实验的环境下建立起来的，从而代表了某种因果关系。