我们研究了大量估计量的有限样本性质，这些估计量适用于需要调整可观察协变量时的平均处理效果，如逆概率加权、核和其他匹配变量，以及不同的参数模型。所使用的模拟设计基于通常用于评价德国劳动力市场方案的真实数据。我们改变设计的几个具有实际重要性的维度，如样本量、结果变量的类型和选择过程的各个方面。我们发现，对单个观测值进行过多的权重调整以及调整参数的选择对所有估计器都很重要。从我们的模拟中得出的关键结论是，结合回归的特定半径匹配估计器总体上表现最好，特别是当倾向评分的错规范的稳健性被认为是一个重要的属性时。