我们使用来自国家支持工作演示的数据来研究非倾向得分匹配估计器的性能，并将它们与倾向得分匹配进行比较。我们发现，我们在这里研究的所有匹配估计量都对数据集的选择敏感。倾向评分方法对平滑参数敏感，通常有较大的标准误差。差分中差分和偏差校正匹配提高了这里所考虑的匹配估计器的性能。我们的结果表明，1974年收益对Dehejia和Wahba的PSID数据很重要，但对他们的CPS数据不重要。在分解选择偏差后，我们发现在所有数据集中都存在对不可观测数据的相当大的选择偏差。