Process / pipelinecausal-inference
Propensity Score Matching
Propensity score matching (PSM) er en metode til at reducere forvekslingsbias i observationsstudier ved at balancere baseline-karakteristika mellem behandlingsgrupper, hvilket simulerer randomisering. Metoden blev udviklet af Rosenbaum og Rubin (1983) og estimerer sandsynligheden for at modtage behandling givet observerede kovariater, hvorefter behandlede og kontrolindivider med lignende behandlingssandsynligheder matches eller vægtes. Den anvendes bredt inden for medicin, epidemiologi og politikevaluering, når randomiserede forsøg er uigennemførlige eller uetiske, hvilket muliggør estimering af behandlingseffekter under kontrol for selektionsbias.
Læs hele metoden
Kun for medlemmer
Log indLog ind med en gratis konto for at læse dette afsnit.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+114 more
Kilder
- Rosenbaum, P. R., & Rubin, D. B. (1983). The central role of the propensity score in observational studies for causal effects. Biometrika, 70(1), 41–55. DOI: 10.1093/biomet/70.1.41 ↗
- Austin, P. C. (2011). An introduction to propensity score methods for reducing the effects of confounding. Multivariate Behavioral Research, 46(3), 399–424. DOI: 10.1080/00273171.2011.568786 ↗
- Rubin, D. B. (1974). Estimating causal effects of treatments in randomized and nonrandomized studies. Journal of Educational Psychology, 66(5), 688–701. DOI: 10.1037/h0037350 ↗
Sådan citerer du denne side
ScholarGate. (2026, June 4). Propensity Score Matching and Weighting. ScholarGate. https://scholargate.app/da/research-statistics/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.
- Logistisk regressionForskningsstatistik↔ compare
- Multipel regressionsanalyseForskningsstatistik↔ compare
- OverlevelsesanalyseForskningsstatistik↔ compare
Refereret af
Bayesian Coarsened Exact MatchingBayesiansk Ex Post Facto DesignBayesianske instrumentelle variable (Bayesian IV)Bayesiansk Matching EstimatorBayesiansk observationsbaseret kvantitativ forskningBayesiansk Propensity Score MatchingBayesiansk propensity score-vægtningBayesiansk regressionsdiskontinuitetsdesignBayesiansk følsomhedsanalyse for kausalitetAlgoritmer til kausal opdagelse (PC, FCI, LiNGAM)Analyse af kausal påvirkningCoarsened Exact Matching (CEM)Kontrafaktisk effektvurdering (CIE)Kontrafaktisk effektvurdering i uddannelsesforskningKausal identifikation med rettede acykliske grafer (do-calculus)Difference-in-Differences (Diff-in-Diff)Difference-in-Differences i uddannelsesforskningDobbelt Robust Estimation (AIPW)Dobbelt robust estimering inden for uddannelsesforskningDynamisk MatchningsestimatorDynamisk propensity score-matchingEntropy BalancingFuzzy Regression Discontinuity DesignFuzzy Regression Discontinuity Design inden for uddannelsesforskningHeterogen kausal effekt-analyse af interventionerHeterogen Behandlingseffekt Grovkornet Præcis MatchingHeterogen Behandlingseffekt Kontrafaktisk EffektvurderingHeterogen Behandlings Effekt Matching EstimatorHeterogen Behandlingseffekt Propensity Score MatchingFølsomhedsanalyse af heterogene behandlingseffekter for kausalitetHeterogene Behandlingseffekter (CATE / Meta-Learners)Instrumentalvariable i uddannelsesforskningAfbrudt tidsserieanalyse (ITS)Afbrudt tidsserieanalyse i uddannelsesforskningVægtning med den inverse behandlingssandsynlighed (IPW / IPTW)Vægtning med den inverse sandsynlighed i uddannelsesforskningLokal gennemsnitlig behandlingseffekt (LATE / CACE)Logistisk regressionMaskinlæringsforstærket forsimplet eksakt matching (ML-CEM)Maskinlærings-augmenteret kontrafaktisk effektvurderingMaskinlærings-augmenteret Difference-in-Differences (ML-DiD)Maskinlærings-augmenteret entropibalanceringMaskinlærings-augmenteret instrumentvariabel-analyse (ML-IV)Machine Learning-Augmented Matching EstimatorMaskinlærings-augmenteret propensity score matchingMaskinlærings-augmenteret regressions-diskontinuitetsdesignMaskinlærings-augmenteret sensitivitetsanalyse for kausalitetMarginal Structural Model i UddannelsesforskningMatched Case-Kontrol StudieKohortestudie med kontrolmatchingMatchet analyse af konkurrerende risiciMatchet Kaplan-Meier AnalyseMatchet nested case-control studieMatchet fase II klinisk forsøgMatchet Fase III Klinisk ForsøgMatchet Fase IV-studieMatchet overlevelsesanalyseEstimator for matchingMatching Methods (CEM / Optimal / Genetic)Fleriperiode-grovkornet eksakt matchningMulti-period Doubly Robust EstimationMulti-period Matching EstimatorMultiple ImputationPanel Data Coarsened Exact MatchingPanel Data Difference-in-Differences (Panel DiD / TWFE)Panel Datamatchende EstimatorPanel Data Propensity Score MatchingPanel Data Propensity Score WeightingPlacebo-test i uddannelsesforskningPolitikevaluering via Coarsened Exact Matching (CEM)Politikevaluering: Kontrafaktisk Konsekvensevaluering (CIE)Politikevaluerings Difference-in-DifferencesPolitikevaluering Entropi-afbalanseringFuzzy Regression Discontinuity for Policy EvaluationPolitikevaluering med instrumentelle variablePolitikevaluerings metode med invers sandsynlighedsvægtningEstimator for Policy Evaluation MatchingPanel event studyPolitikevaluerings propensity score matchingVægtning af tilbøjelighedsscore til politikevalueringPolitikevaluering RegressionsdiskontinuitetsdesignSyntetisk Kontrol Metode til PolitikvurderingPropensity Score Weighting (PSW / IPW)Propensity Score Weighting i UddannelsesforskningRegression Discontinuity Design (RDD)Regressionsdiskontinuitetsdesign (RDD)Regression Discontinuity Design i uddannelsesforskningRisikojusteret kasuistikRisikojusteret Case-Kontrol StudieRisikojusteret case-crossover designRisikojusteret kohortestudieRisikojusteret analyse af konkurrerende risiciRisikojusteret Cox proportional hazardsRisikojusteret tværsnits-epidemiologisk undersøgelseRisikojusteret Kaplan-Meier-analyseRisikojusteret Nested Case-ControlRisikojusteret fase IV-studieRisikojusteret overlevelsesanalyseRobust Kontrafaktisk EffektvurderingRobust Fuzzy Regression Discontinuity DesignRobust Inverse Sandsynligheds-vægtning (Robust IPW)Robust Matching Estimator (Bias-Korrigeret Matching)Robust Propensity Score MatchingRobust Propensity Score WeightingRobust Regression Discontinuity-designFølsomhedsanalyse for kausalitetFølsomhedsanalyse for kausalitet i uddannelsesforskningFølsomhedsanalyse for skjult bias (Rosenbaum Bounds / E-værdi)Simuleringsassisteret kausal-komparativ forskningAnalyse af rumlig kausal effektRumlig grovkornet eksakt matching (Spatial CEM)Spatial Counterfactual Impact Evaluation (SCIE)Rummelig dobbelt robust estimeringSpatial Inverse Probability Weighting (Spatial IPW)Rumlig matchningsestimatorSpatial Propensity Score MatchingSpatial Regression Discontinuity Design (Spatial RDD)Rumlig sensitivitetsanalyse for kausalitetSpatial Synthetic Control MethodOverlevelsesanalyseSyntetisk Kontrol Metode (SCM)Syntetisk Kontrol Metode i UddannelsesforskningInstrumentalvariable via totrins mindste kvadraters metode (IV/2SLS)
Har du fundet en fejl på denne side? Indberet den eller foreslå en rettelse →