পদ্ধতির তুলনা করুন
নির্বাচিত পদ্ধতিগুলো পাশাপাশি পর্যালোচনা করুন; যে সারিগুলোয় পার্থক্য আছে সেগুলো চিহ্নিত করা হয়।
| নীতি মূল্যায়ন দ্বিগুণ শক্তিশালী প্রাক্কলন× | Marginal Structural Model (MSM)× | |
|---|---|---|
| ক্ষেত্র | কার্যকারণ অনুমান | কার্যকারণ অনুমান |
| পরিবার | Regression model | Regression model |
| উদ্ভবের বছর≠ | 1994-2005 | 2000 |
| প্রবর্তক≠ | Robins, Rotnitzky & Zhao (1994); Bang & Robins (2005) | James M. Robins, Miguel A. Hernan, Babette Brumback |
| ধরন≠ | Semiparametric causal estimator | Causal model / semiparametric weighting |
| মৌলিক উৎস≠ | Bang, H., & Robins, J. M. (2005). Doubly robust estimation in missing data and causal inference models. Biometrics, 61(4), 962-973. DOI ↗ | Robins, J. M., Hernan, M. A., & Brumback, B. (2000). Marginal structural models and causal inference in epidemiology. Epidemiology, 11(5), 550-560. DOI ↗ |
| অপর নাম | DR estimation for policy, augmented IPW for policy evaluation, AIPW policy evaluation, doubly robust policy analysis | MSM, MSM-IPTW, marginal structural Cox model, weighted structural model |
| সম্পর্কিত | 5 | 5 |
| সারসংক্ষেপ≠ | Policy Evaluation Doubly Robust Estimation applies the doubly robust (DR) estimator to assess the causal effect of a public policy or programme. It combines a model of treatment assignment (propensity score) with a model of the outcome, and requires only one of the two models to be correctly specified to produce a consistent estimate of the average treatment effect, making it a resilient tool for programme evaluation. | A marginal structural model is a causal modeling framework designed to estimate the effect of a time-varying treatment in the presence of time-varying confounders that are themselves affected by prior treatment. By reweighting observations with inverse probability of treatment weights, MSMs create a pseudo-population in which confounding is eliminated, enabling unbiased estimation of causal treatment contrasts even when standard regression adjustments would fail. |
| ScholarGateডেটাসেট ↗ |
|
|