Marginal Structural Model (MSM)
En marginal strukturel model (MSM) er et kausalt modelleringsframework designet til at estimere effekten af en tidsvarierende behandling i nærvær af tidsvarierende konfoundere, der selv påvirkes af tidligere behandling. Ved at omvægte observationer med inverse sandsynligheds-for-behandling-vægte (IPTW) skaber MSM'er en pseudo-population, hvor konfounding elimineres, hvilket muliggør upartisk estimering af kausale behandlingskontraster, selv når standard regressionsjusteringer ville fejle.
Læs hele metoden
Log ind med en gratis konto for at læse dette afsnit.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+26 more
Kilder
- Robins, J. M., Hernan, M. A., & Brumback, B. (2000). Marginal structural models and causal inference in epidemiology. Epidemiology, 11(5), 550-560. DOI: 10.1097/00001648-200009000-00011 ↗
- Hernan, M. A., & Robins, J. M. (2020). Causal Inference: What If. Chapman & Hall/CRC. link ↗
Sådan citerer du denne side
ScholarGate. (2026, June 3). Marginal Structural Model with Inverse Probability of Treatment Weighting. ScholarGate. https://scholargate.app/da/causal-inference/marginal-structural-model
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.
- Difference-in-Differences (Diff-in-Diff)Økonometri↔ compare
- Dobbelt Robust Estimation (AIPW)Kausal inferens↔ compare
- G-beregning (parametrisk G-formel)Kausal inferens↔ compare
- Vægtning med den inverse behandlingssandsynlighed (IPW / IPTW)Kausal inferens↔ compare
- Propensity Score Weighting (PSW / IPW)Kausal inferens↔ compare
Refereret af
Har du fundet en fejl på denne side? Indberet den eller foreslå en rettelse →