পদ্ধতির তুলনা করুন
নির্বাচিত পদ্ধতিগুলো পাশাপাশি পর্যালোচনা করুন; যে সারিগুলোয় পার্থক্য আছে সেগুলো চিহ্নিত করা হয়।
| প্যানেল ডেটা কোয়ার্সেন্ড এক্সাক্ট ম্যাচিং× | প্রোপেনসিটি স্কোর ম্যাচিং (Propensity Score Matching)× | |
|---|---|---|
| ক্ষেত্র≠ | কার্যকারণ অনুমান | গবেষণা পরিসংখ্যান |
| পরিবার≠ | Regression model | Process / pipeline |
| উদ্ভবের বছর≠ | 2012 (CEM); 2021 (panel extension) | 1983 |
| প্রবর্তক≠ | Iacus, King & Porro (CEM, 2012); panel extension via Imai, Kim & Wang (2021) | Paul Rosenbaum and Donald Rubin |
| ধরন≠ | Matching / quasi-experimental | Method |
| মৌলিক উৎস≠ | Iacus, S. M., King, G., & Porro, G. (2012). Causal Inference without Balance Checking: Coarsened Exact Matching. Political Analysis, 20(1), 1-24. DOI ↗ | 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 ↗ |
| অপর নাম | Panel CEM, CEM for panel data, coarsened exact matching with panel data | PSM, propensity score weighting, covariate balance |
| সম্পর্কিত≠ | 6 | 3 |
| সারসংক্ষেপ≠ | Panel Data Coarsened Exact Matching applies the Coarsened Exact Matching (CEM) algorithm to repeated-measures panel data, matching treated and control units within the same coarsened covariate strata across multiple time periods. It balances pre-treatment characteristics before estimating a causal treatment effect, combining the transparency of exact matching with the richer identification available in longitudinal datasets. | Propensity score matching (PSM) is a method for reducing confounding bias in observational studies by balancing baseline characteristics between treatment groups, simulating randomization. Developed by Rosenbaum and Rubin (1983), it estimates the probability of receiving treatment given observed covariates, then matches or weights treated and control individuals with similar treatment probabilities. Widely used in medicine, epidemiology, and policy evaluation when randomized trials are infeasible or unethical, enabling estimation of treatment effects while controlling for selection bias. |
| ScholarGateডেটাসেট ↗ |
|
|