倾向评分匹配是减少观察性研究不平衡的重要策略。然而，如果不平衡是相当大的，而对照库是小的，要么一个对照匹配几个处理单位，或者，放弃许多处理的人。第一种策略倾向于增加估计处理效果的标准误差，而第二种策略可能产生的匹配样本不再能代表原始样本。作为一种替代方法，本文认为要仔细考虑倾向得分估计所依据的选择方程。通常，决定选择过程的所有可用变量都包含在选择方程中。然而，只关注那些对审查结果产生重大影响的人就足够了。这将引入更多的随机噪声，使处理与对照组更加相似。我们在模拟研究中评估了后一种方法的优点和缺点。