Process / pipelinecausal-inference
Съгласуване по показател на склонност
Съгласуването по показател на склонност (PSM) е метод за намаляване на систематичната грешка от объркващи фактори при наблюдателни проучвания чрез балансиране на основните характеристики между групите на лечение, симулирайки рандомизация. Разработен от Rosenbaum и Rubin (1983), той оценява вероятността за получаване на лечение при дадени наблюдавани ковариати, след което съгласува или претегля третирани и контролни индивиди с подобни вероятности за лечение. Широко използван в медицината, епидемиологията и оценката на политики, когато рандомизирани проучвания са невъзможни или неетични, позволявайки оценка на ефектите от лечението при контролиране на систематичната грешка от подбор.
Прочетете целия метод
Само за членове
ВходВлезте с безплатен профил, за да прочетете този раздел.
Карта на методите
Обкръжението на сродните методи — изберете възел, за да го разгледате.
+114 още
Източници
- Rosenbaum, P. R., & Rubin, D. B. (1983). The central role of the propensity score in observational studies for causal effects. Biometrika, 70(1), 41–55. DOI: 10.1093/biomet/70.1.41 ↗
- Austin, P. C. (2011). An introduction to propensity score methods for reducing the effects of confounding. Multivariate Behavioral Research, 46(3), 399–424. DOI: 10.1080/00273171.2011.568786 ↗
- Rubin, D. B. (1974). Estimating causal effects of treatments in randomized and nonrandomized studies. Journal of Educational Psychology, 66(5), 688–701. DOI: 10.1037/h0037350 ↗
Как да цитирате тази страница
ScholarGate. (2026, June 4). Propensity Score Matching and Weighting. ScholarGate. https://scholargate.app/bg/research-statistics/propensity-score-matching
Кой метод?
Поставете този метод до най-близките му сродни методи и ги четете едно до друго — библиотеката полага книгите на масата; изборът е ваш.
- Логистична регресияСтатистика за изследвания↔ сравняване
- Множествен регресионен анализСтатистика за изследвания↔ сравняване
- Анализ на преживяемосттаСтатистика за изследвания↔ сравняване
Цитиран в
Байесов прецизиран точен подбор (Bayesian CEM)Байесовски експостфакто дизайнБайесов инструментален метод (Bayesian IV)Байесов оценяващ метод чрез напасванеБайесовски наблюдателни количествени изследванияБайесовски метод за съпоставяне на склонността (Bayesian PSM)Байесово претегляне с отчитане на склонносттаБейсънов регресионен дизайн на прекъсванетоБайесов анализ на чувствителността за причинно-следствена връзкаАлгоритми за причинно-следствено откриване (PC, FCI, LiNGAM)Анализ на причинното въздействиеПрецизно съвпадение чрез окрупняване (CEM)Контрафактуална оценка на въздействието (CIE)Контрафактуална оценка на въздействието в изследванията на образованиетоПричинно-следствена идентификация с насочени ациклични графи (do-calculus)Метод на разликите в разликите (Difference-in-Differences, DiD)Методът "разлика в разликите" в образователните изследванияДвойно устойчива оценка (AIPW)Двойно робастна оценка в изследванията в областта на образованиетоДинамичен метод за оценка чрез съпоставянеДинамично съгласуване по показател на склонностБалансиране чрез ентропияРазмита регресионна прекъсната конструкцияНеясен регресионен разривен дизайн в изследванията на образованиетоАнализ на причинното въздействие при хетерогенни ефекти от третиранетоХетерогенно съвпадане с втвърдени точни съвпадения на ефекта от лечениетоОценка на контрафактуалното въздействие с хетерогенни ефекти на третиранеОценчик за съвпадение на хетерогенни ефекти от третиранеHeterogeneous Treatment Effect Propensity Score MatchingHeterogeneous Treatment Effect Sensitivity Analysis for CausalityХетерогенни ефекти от лечение (CATE / Мета-обучаващи алгоритми)Инструментални променливи в изследванията на образованиетоАнализ на прекъснати времеви редове (ITS)Анализ на прекъснати времеви редове в изследванията на образованиетоПретегляне с обратна вероятност на лечението (IPW / IPTW)Претегляне с обратна вероятност в образователните изследванияЛокален среден ефект от третиране (LATE / CACE)Логистична регресияУточнено машинно обучение за прецизно съвпадение (ML-CEM)Машинно обучение, подпомагащо оценката на контрафактуалното въздействиеМашинно обучение-разширен метод на разликите в разликите (ML-DiD)Машинно обучение, подсилено с балансиране на ентропиятаИнструментални променливи, подсилени с машинно обучение (ML-IV)Машинно-обучен оценчик за съпоставянеМашинно обучение-увеличено съвпадане по оценка на склонносттаМашинно обучение-разширен дизайн на регресионно прекъсване (ML-RDD)Machine Learning-Augmented Sensitivity Analysis for CausalityМаргинални структурни модели в образователните изследванияСравнително проучване случай-контролаПроучване с кохорти с "matching" (съпоставяне)Анализ на съвпадащи конкуриращи се рисковеСъпоставен анализ на Каплан-МайерСравнително вложено проучване случай-контролаКлинично изпитване Фаза II с подбор на съвпаденияСъгласувано клинично изпитване Фаза IIIСъпоставено проучване Фаза IVАнализ на преживяемостта с подборОценяващ метод чрез съпоставяне (Matching Estimator)Методи за съпоставяне (CEM / оптимално / генетично)Многопериодно претеглено точно съвпадениеМногопериодна двукратно робастна оценкаМногопериоден оценител чрез съпоставянеМножествена импутацияCoarsened Exact Matching за панелни данниПанелни данни с разлика в разликите (Panel DiD / TWFE)Оценчик за съвпадение на панелни данниСравняване с оглед на склонността при панелни данниПретегляне с пропенсити скор за панелни данниТест с плацебо в изследванията в областта на образованиетоОценка на политики чрез Загрубено точно съпоставяне (CEM)Policy Evaluation Counterfactual Impact EvaluationОценка на политиките: Разлика в разликитеЕнтропийно балансиране за оценка на политикиНеясна регресионна прекъснатост за оценка на политикиОценка на политики с инструментални променливиОценка на политики с обратно претегляне по вероятностОценчик за съвпадение при оценка на политикиПанелно събитийно изследване на политикатаОценка на политики чрез съвпадение по пропензити скорОценка на политиката чрез претегляне с пропенсити скорОценка на политиката: Регресионен дизайн на прекъсванетоМетод на синтетичен контрол за оценка на политикиПретегляне с оценка на склонността (PSW / IPW)Претегляне с пропенсити скор (PSW) в изследвания на образованиетоРегресионен дизайн с прекъсване (Regression Discontinuity Design - RDD)Регресионен дизайн с прекъсване (RDD)Регресионен дизайн с прекъсване в образователните изследванияРисково-коригирана серия от случаиПроучване тип „случай-контрола“ с корекция на рискаДизайн на случай-кръстосан анализ с коригиран рискПроучване на когорти с коригиран рискАнализ на конкурентни рискове с коригирана спрямо рискаРегресия на Кокс с пропорционални рискове, коригирана спрямо рискаЕпидемиологично проучване на напречно сечение, коригирано спрямо рискаАнализ на Каплан-Майер с коригиран рискРиск-коригирано вложено случай-контролаПроучване Фаза IV с коригиран рискАнализ на преживяемостта, коригиран спрямо рискаЗдрава оценка на контрафактуалното въздействиеУстойчив нечетлив дизайн с регресионен разривСтабилно редуцирано тегловно отношение на обратната вероятност (Robust IPW)Оценчик на робастно съвпадение (коригиран спрямо отклонението)Robust Propensity Score MatchingУстойчиво претегляне с пропенсити скорRobustна регресионна прекъсната дизайнАнализ на чувствителността за причинно-следствена връзкаSensitivity analysis for causality in education researchSensitivity Analysis for Unmeasured ConfoundingСимулационно-асистирани причинно-сравнителни изследванияПространствен анализ на причинно-следственото въздействиеПространствено заякчено точно съвпадение (Spatial CEM)Пространствена контрафактуална оценка на въздействието (SCIE)Пространствена двойно робастна оценкаПространствено обърнато претегляне по вероятност (Spatial IPW)Пространствен оценяващ метод чрез съпоставяне (Spatial Matching Estimator)Пространствено съвпадение на пропенсити скор (Spatial Propensity Score Matching)Пространствен дизайн на регресионно прекъсване (Spatial RDD)Пространствен анализ на чувствителността за причинно-следствена връзкаПространствен метод на синтетичния контролАнализ на преживяемосттаСинтетичен контролен метод (SCM)Синтетичен контролен метод в изследванията на образованиетоИнструментални променливи чрез двуетапни най-малки квадрати (IV/2SLS)
Забелязахте ли проблем на тази страница? Съобщете или предложете поправка →