Robust Propensity Score Matching

Robust Propensity Score Matching (robust PSM) er en kvasi-eksperimentel kausal inferensmetode, der parrer behandlede og kontrolenheder baseret på deres estimerede sandsynlighed for at modtage behandling (propensity score), og derefter estimerer den gennemsnitlige behandlingseffekt ved hjælp af variansestimatorer, der tager højde for den usikkerhed, der introduceres ved selve estimeringen af propensity scoren. Korrektionen, udviklet af Abadie og Imbens (2016), forhindrer vildledende inferens, som standard bootstrap- eller analytiske formler producerer, når de anvendes naivt efter matching.