ScholarGate
المساعد
Regression modelQuasi-experimental / causal inference

تقييم السياسات باستخدام ترجيح درجة الميل

يطبق تقييم السياسات باستخدام ترجيح درجة الميل الترجيح العكسي لاحتمالية المعالجة على البيانات الرصدية لتقدير التأثير السببي لبرنامج سياسة. عن طريق إعادة ترجيح المشاركين وغير المشاركين لجعلهم يشبهون السكان المستهدفين، فإنه يزيل تحيز الاختيار الناتج عن التخصيص الطوعي أو الإداري للبرنامج دون الحاجة إلى العشوائية.

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. Hirano, K., Imbens, G. W., & Ridder, G. (2003). Efficient Estimation of Average Treatment Effects Using the Estimated Propensity Score. Econometrica, 71(4), 1161-1189. DOI: 10.1111/1468-0262.00442
  2. Caliendo, M., & Kopeinig, S. (2008). Some Practical Guidance for the Implementation of Propensity Score Matching. Journal of Economic Surveys, 22(1), 31-72. DOI: 10.1111/j.1467-6419.2007.00527.x

كيف تستشهد بهذه الصفحة

ScholarGate. (2026, June 3). Propensity Score Weighting for Policy Evaluation. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/causal-inference/policy-evaluation-propensity-score-weighting

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 Propensity Score Weighting (Propensity Score Weighting for Policy Evaluation). استُرجع بتاريخ 2026-06-17 من https://scholargate.app/ar/causal-inference/policy-evaluation-propensity-score-weighting · مجموعة البيانات: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026