Politikbewertung mittels inverser Wahrscheinlichkeitsgewichtung
Die Politikbewertung mittels inverser Wahrscheinlichkeitsgewichtung (IPW) verwendet geschätzte Propensitätswerte, um beobachtete Einheiten neu zu gewichten, sodass die gewichtete Stichprobe ein randomisiertes Experiment nachahmt. Jede Einheit wird mit dem Kehrwert ihrer Wahrscheinlichkeit, die Politik zu erhalten, gewichtet, wodurch eine Pseudopopulation entsteht, in der die Zuweisung der Behandlung unabhängig von beobachteten Kovariaten ist und der durchschnittliche Behandlungseffekt (ATE) direkt abgelesen werden kann.
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Quellen
- Imbens, G. W., & Wooldridge, J. M. (2009). Recent Developments in the Econometrics of Program Evaluation. Journal of Economic Literature, 47(1), 5-86. DOI: 10.1257/jel.47.1.5 ↗
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Inverse Probability Weighting for Policy Evaluation. ScholarGate. https://scholargate.app/de/causal-inference/policy-evaluation-inverse-probability-weighting
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- Doubly Robust Estimation (AIPW)Kausale Inferenz↔ vergleichen
- Inverse Probability of Treatment Weighting (IPW / IPTW)Kausale Inferenz↔ vergleichen
- Marginales Strukturelles Modell (MSM)Kausale Inferenz↔ vergleichen
- Politikevaluation mittels Propensity Score MatchingKausale Inferenz↔ vergleichen
- Propensity Score MatchingForschungsstatistik↔ vergleichen
- Propensity Score Weighting (PSW / IPW)Kausale Inferenz↔ vergleichen
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