Coarsened Exact Matching (CEM)
Coarsened Exact Matching ist eine Vorverarbeitungsmethode, die Kovariatenbalance durch temporäres Gruppieren kontinuierlicher Variablen in Klassen, exaktes Matching von behandelten und Kontroll-Einheiten innerhalb dieser Klassen und anschließendes Verwerfen aller nicht übereinstimmenden Einheiten erreicht. Eingeführt von Iacus, King und Porro (2011, 2012), begrenzt sie die Unausgeglichenheit jeder Kovariate unabhängig und liefert eine gematchte Stichprobe, auf die jeder Schätzer ohne Rückgriff auf ein Propensity-Score-Modell angewendet werden kann.
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Quellen
- Iacus, S. M., King, G., & Porro, G. (2012). Causal Inference without Balance Checking: Coarsened Exact Matching. Political Analysis, 20(1), 1-24. DOI: 10.1093/pan/mpr013 ↗
- Iacus, S. M., King, G., & Porro, G. (2011). Multivariate matching methods that are monotonic imbalance bounding. Journal of the American Statistical Association, 106(493), 345-361. DOI: 10.1198/jasa.2011.tm09599 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Coarsened Exact Matching Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/de/causal-inference/coarsened-exact-matching
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- Differenz-in-Differenzen (DiD)Ökonometrie↔ vergleichen
- Entropie-BalancierungKausale Inferenz↔ vergleichen
- Inverse Probability of Treatment Weighting (IPW / IPTW)Kausale Inferenz↔ vergleichen
- Matching-SchätzerKausale Inferenz↔ vergleichen
- Propensity Score MatchingForschungsstatistik↔ vergleichen
- Propensity Score Weighting (PSW / IPW)Kausale Inferenz↔ vergleichen
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