倾向评分匹配(PSM)已经成为一种流行的方法来估计因果治疗效果。它在评估劳动力市场政策时被广泛应用，但在非常不同的研究领域也可以找到实证例子。一旦研究人员决定使用PSM，他就会面临许多关于其实现的问题。首先，必须对倾向分数的估计作出第一个决定。在此之后，我们必须决定选择哪种匹配算法，并确定公共支持的区域。随后，必须评估匹配质量，并估计处理效果及其标准误差。此外，诸如“如果存在基于选择的抽样，该怎么办?”或“何时测量效果?”等问题在实证研究中可能很重要。最后，人们可能还想测试关于未观察到的异质性或共同支持条件失败的估计治疗效果的敏感性。每个实现步骤都涉及很多决策，可以考虑不同的方法。本文的目的是讨论这些实施问题，并为那些想要使用PSM进行评估的研究人员提供一些指导。