Bayesian Propensity Score Matching
Bayesian Propensity Score Matching (Bayesian PSM) erweitert das klassische Propensity Score Matching, indem es eine A-priori-Verteilung über die Parameter des Propensitätsmodells legt und die Unsicherheit der A-posteriori-Verteilung durch die Matching- und Outcome-Stufen fortpflanzt. Formal von Kaplan und Chen (2012) eingeführt, bietet es eine prinzipienfeste Erfassung der Schätzunsicherheit, die das frequentistische Matching häufig ignoriert, und ermöglicht die Einbeziehung von substanziellem Vorwissen über die Behandlungsauswahl.
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Quellen
- Kaplan, D., & Chen, J. (2012). A Two-Step Bayesian Approach for Propensity Score Analysis: Simulations and Case Study. Psychometrika, 77(3), 581-609. DOI: 10.1007/s11336-012-9262-8 ↗
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Propensity Score Matching Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/de/causal-inference/bayesian-propensity-score-matching
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