本文评估了在面对所谓的共同支持问题时，对协变量差异(如匹配和回归)进行调整的通用估计器的性能。它还显示了文献中提出的不同程序如何影响这些估计量的性质。基于经验蒙特卡罗模拟设计，发现缺乏共同支持会增加所有研究的参数和半参数估计的均方根误差(RMSE)。删除不支持的观测值通常会提高它们的性能，尽管改进的幅度取决于所使用的特定方法。