ScholarGate
المساعد
Regression modelQuasi-experimental / causal inference

تقييم السياسات عبر المطابقة التامة التقريبية (CEM)

المطابقة التامة التقريبية (CEM) هي تقنية استدلال سببي شبه تجريبية تنشئ مجموعات معالجة وضابطة متوازنة من البيانات الرصدية عن طريق تقريب المتغيرات المساعدة مؤقتًا إلى فئات، ومطابقة الوحدات بدقة داخل تلك الفئات، ثم استبعاد الملاحظات غير المتطابقة قبل تقدير تأثيرات السياسة. تنتمي CEM، التي قدمها إياكوس وكينغ وبورو، إلى عائلة طرق المطابقة التي تحد من عدم التوازن الرتيب، وهي شائعة بشكل خاص في تقييم السياسات.

افتح في MethodMindقريبًاApply, compare, get guidance
Tools & resources
تنزيل الشرائح
Learn & explore
فيديوقريبًا

اقرأ الطريقة كاملة

للأعضاء فقط

سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.

تسجيل الدخول

خريطة المناهج

محيط المناهج ذات الصلة — اختر عقدةً للاستكشاف.

المصادر

  1. Iacus, S. M., King, G., & Porro, G. (2012). Causal inference without balance checking: Coarsened exact matching. Political Analysis, 20(1), 1-24. DOI: 10.1093/pan/mpr013
  2. Iacus, S. M., King, G., & Porro, G. (2011). Multivariate matching methods that are monotonic imbalance bounding. Journal of the American Statistical Association, 106(493), 345-361. DOI: 10.1198/jasa.2011.tm09599

كيف تستشهد بهذه الصفحة

ScholarGate. (2026, June 3). Coarsened Exact Matching for Policy Evaluation. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/causal-inference/policy-evaluation-coarsened-exact-matching

أيُّ منهج؟

ضع هذا المنهج إلى جانب أقرب نظائره واقرأهما جنباً إلى جنب — المكتبة تضع الكتب على الطاولة، والاختيار لك.

قارن جنباً إلى جنب
ScholarGatePolicy Evaluation Coarsened Exact Matching (Coarsened Exact Matching for Policy Evaluation). استُرجع بتاريخ 2026-06-18 من https://scholargate.app/ar/causal-inference/policy-evaluation-coarsened-exact-matching · مجموعة البيانات: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026