ScholarGate
Assistent
Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Emparellament dinàmic de puntuacions de propensió

L'emparellament dinàmic de puntuacions de propensió (DPSM) estén l'emparellament clàssic de puntuacions de propensió a entorns on el tractament s'assigna repetidament al llarg del temps i les eleccions de tractament anteriors influeixen en les posteriors. Estima l'efecte causal de seqüències de tractament completes o canvis de règim construint comparacions emparellades a cada punt de decisió utilitzant l'historial complet de covariables i tractaments previs.

Obre a MethodMindAviatVídeoAviatDownload slides

Llegeix el mètode complet

Només per a membres

Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.

Inicia la sessió

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Fonts

  1. Lechner, M., & Miquel, R. (2010). Identification of the effects of dynamic treatments by sequential conditional independence assumptions. Empirical Economics, 39(1), 111-137. DOI: 10.1007/s00181-009-0297-3
  2. Robins, J. M. (1986). A new approach to causal inference in mortality studies with a sustained exposure period — application to control of the healthy worker survivor effect. Mathematical Modelling, 7(9-12), 1393-1512. DOI: 10.1016/0270-0255(86)90088-6

Com citar aquesta pàgina

ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Propensity Score Matching for Sequential Treatments. ScholarGate. https://scholargate.app/ca/causal-inference/dynamic-propensity-score-matching

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Citat per

ScholarGateDynamic Propensity Score Matching (Dynamic Propensity Score Matching for Sequential Treatments). Recuperat el 2026-06-15 de https://scholargate.app/ca/causal-inference/dynamic-propensity-score-matching · Conjunt de dades: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026