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Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Heterogene Behandlungseffekte mittels Coarsened Exact Matching

Heterogeneous treatment effect coarsened exact matching (HTE-CEM) erweitert das Framework des Coarsened Exact Matching, um zu schätzen, wie Behandlungseffekte über Untergruppen oder individuelle Merkmale variieren. Nachdem CEM durch die Diskretisierung kontinuierlicher Kovariaten in Bins und das exakte Matching von Einheiten innerhalb jedes Bins ausgewogene Schichten (Strata) erstellt hat, werden bedingte durchschnittliche Behandlungseffekte (conditional average treatment effects, CATEs) innerhalb oder über diese Schichten hinweg berechnet, um aufzuzeigen, wo die Behandlung wirkt, für wen und in welchem Ausmaß.

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Quellen

  1. 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
  2. Imai, K., & Ratkovic, M. (2013). Estimating treatment effect heterogeneity in randomized program evaluation. Annals of Applied Statistics, 7(1), 443-470. DOI: 10.1214/12-AOAS593

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ScholarGate. (2026, June 3). Heterogeneous Treatment Effect Estimation via Coarsened Exact Matching. ScholarGate. https://scholargate.app/de/causal-inference/heterogeneous-treatment-effect-coarsened-exact-matching

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ScholarGateHeterogeneous Treatment Effect Coarsened Exact Matching (Heterogeneous Treatment Effect Estimation via Coarsened Exact Matching). Abgerufen am 2026-06-18 von https://scholargate.app/de/causal-inference/heterogeneous-treatment-effect-coarsened-exact-matching · Datensatz: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026