给服药者找一名年龄、病情都相近的未服药者，就像给每个人找“条件相仿”的搭档。但现实中几乎找不到完全一样的人。Ying Jin 的研究追问：配对差一点，什么时候仍可直接比较结果，不必再做回归校正？
论文分析一对一无放回匹配——每名处理者配一个不重复的对照者，并让协变量的总平方距离尽量小。最具体的结论是一条维度边界：在论文设定的理想条件下，当连续协变量不超过三维时，各对之间的误差虽未消失，却能在总体上相互抵消；残余不平衡小于抽样误差的常见尺度，因此可支持平均、分布和分位数处理效应等推断，而无需额外调整。到四维时，作者构造的例子已显示这种不平衡不能忽略；五维及以上还可能超过抽样误差尺度。
这不是“匹配后都可放心不调”的通行证。结论依赖控制样本在每名处理者附近都足够充足、协变量平滑且维度固定等条件，也只能处理已测量并用于匹配的差异。