Paneldaten Inverse Wahrscheinlichkeitsgewichtung
Panel Data Inverse Probability Weighting (Panel IPW) schätzt den kausalen Effekt einer zeitvariierenden Behandlung, indem beobachtete Einheiten neu gewichtet werden, um eine Pseudopopulation zu erzeugen, in der die Behandlung zu jedem Zeitpunkt unabhängig von gemessenen Störvariablen ist. Sie erweitert den Querschnitts-IPW-Rahmen auf Längsschnittsituationen, in denen sowohl der Behandlungsstatus als auch die Störvariablen über mehrere Perioden hinweg variieren.
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Quellen
- Robins, J. M., Hernan, M. A., & Brumback, B. (2000). Marginal structural models and causal inference in epidemiology. Epidemiology, 11(5), 550-560. DOI: 10.1097/00001648-200009000-00011 ↗
- Hernan, M. A., & Robins, J. M. (2020). Causal Inference: What If. Boca Raton: Chapman & Hall/CRC. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Panel Data Inverse Probability Weighting Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/de/causal-inference/panel-data-inverse-probability-weighting
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