Spatial Inverse Probability Weighting (Spatial IPW)
Spatial Inverse Probability Weighting udvider den klassiske IPW-estimator til situationer, hvor enheder er geo-refererede, og den rumlige placering udgør en konfunderende dimension. Ved at inkorporere geografiske koordinater eller rumlig nærhed i propensity score-modellen omvægter den den observerede stikprøve, så behandlings- og kontrolgrupperne er balancerede ikke kun på målte kovariater, men også på rumlig struktur, hvilket muliggør troværdig kausal inferens fra observerede data med rumlig indeksering.
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.
Kilder
- Hirano, K., Imbens, G. W., & Ridder, G. (2003). Efficient Estimation of Average Treatment Effects Using the Estimated Propensity Score. Econometrica, 71(4), 1161-1189. DOI: 10.1111/1468-0262.00442 ↗
- Papadogeorgou, G., Choirat, C., & Zigler, C. M. (2019). Adjusting for unmeasured spatial confounding with distance adjusted propensity score matching. Biostatistics, 20(2), 256-272. DOI: 10.1093/biostatistics/kxx074 ↗
Sådan citerer du denne side
ScholarGate. (2026, June 3). Spatial Inverse Probability Weighting Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/da/causal-inference/spatial-inverse-probability-weighting
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
- Geografisk vægtede regression (GWR)Rumlig analyse↔ compare
- Vægtning med den inverse behandlingssandsynlighed (IPW / IPTW)Kausal inferens↔ compare
- Propensity Score MatchingForskningsstatistik↔ compare
- Rum-baseret regression (rumlig lag- og rumlig fejlmodel)Økonometri↔ compare
Refereret af
Har du fundet en fejl på denne side? Indberet den eller foreslå en rettelse →