Heterogene Effekte von Behandlungsmassnahmen mittels Propensity-Score-Matching
Heterogene Effekte von Behandlungsmassnahmen mittels Propensity-Score-Matching (HTE-PSM) erweitert das Standard-PSM, um abzuschätzen, wie Behandlungseffekte über Untergruppen oder individuelle Merkmale variieren. Anstatt eines einzigen durchschnittlichen Behandlungseffekts wird die gematchte Stichprobe zur Schätzung bedingter durchschnittlicher Behandlungseffekte (CATE) verwendet, wodurch aufgedeckt wird, welche Arten von Einheiten am meisten oder am wenigsten von einer Behandlung profitieren.
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Quellen
- Athey, S., & Imbens, G. W. (2016). Recursive Partitioning for Heterogeneous Causal Effects. Proceedings of the National Academy of Sciences, 113(27), 7353-7360. DOI: 10.1073/pnas.1510489113 ↗
- 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). Heterogeneous Treatment Effect Estimation via Propensity Score Matching. ScholarGate. https://scholargate.app/de/causal-inference/heterogeneous-treatment-effect-propensity-score-matching
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