潜在偏倚的存在意味着：研究个体被分配到处理组的真实优势比(即真实权重)不是wi=w(Xi)，而是w′i=w(Xi，Hi)，这里H表示无法观测到的因素即潜在偏倚。为了检验ATE1对潜在偏倚的敏感性，需要检验：随着倾向评分加权wi的变化，ATE1变化的敏感性。令αi=w(Xi，Hi)/w(Xi)，用不同的αi值改变倾向评分加权αiw(Xi)，来测量ATE1的变化。由于模型中的变量太多，在不影响分析结果的情况下，部分重要变量的敏感性分析结果见表4。第1列Var表示从倾向评分模型中移除的协变量名称；第2列E0表示排除Var后由倾向评分模型估计的E(y0|z=1)；第3列range(αi)表示排除Var中对应变量后得到的1组αi值的范围(最小值和最大值)；第4列observed(ρ)表示第3列αi的值与结局yi计算的相关系数cor(αi，yi)=ρ；第5列range(ρ)表示从第3列αi值的经验分布中找到的尽可能最大的和最小的ρ；第6列range(E0)表示使得ρ尽可能最大和最小的多组αi值，代入估计得到E(y0|z=1)的最大值和最小值。第7列为bread even(ρ) ......