（一）原理和方法

马氏配比是通过矩阵计算两个观察对象的马氏距离的一种匹配办法。马氏距离是由印度统计学家马哈拉诺比斯（P ﹒ C ﹒ Mahalanobis）提出的，表示m维空间中两个点之间的协方差距离。注：偏差＝正常组与PE组均数差值的绝对值。量的值，C是对照组全部对象配比变量的协方差阵。倾向评分配比与马氏配比结合后可以增加个别重点变量平衡的能力。Rosenbaum和Rubin建议用倾向评分值的Logit函数值进行配比，因为倾向评分值的Logit函数值的分布通常接近正态。Rosenbaum和Rubin通过比较发现，一定精度 ......