Räumliche Propensity-Score-Gewichtung
Räumliche Propensity-Score-Gewichtung erweitert die inverse Wahrscheinlichkeit der Behandlungsgewichtung (IPTW) auf Kontexte, in denen Einheiten geografisch lokalisiert sind und die Zuweisung der Behandlung von räumlichen Faktoren wie Standort, Nachbarschaftsmerkmalen oder räumlicher Clusterbildung abhängen kann. Durch die Einbeziehung räumlicher Kovariaten in das Propensity-Score-Modell und die Anpassung der Standardfehler für räumliche Autokorrelation liefert sie glaubwürdigere kausale Schätzungen aus beobachtenden geografischen Daten.
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Quellen
- Keele, L., & Titiunik, R. (2015). Geographic Boundaries as Regression Discontinuities. Political Analysis, 23(1), 127-155. DOI: 10.1093/pan/mpu014 ↗
- Hirano, K., Imbens, G. W., & Ridder, G. (2003). Efficient Estimation of Average Treatment Effects Using the Estimated Propensity Score. Econometrica, 71(4), 1161-1189. DOI: 10.1111/1468-0262.00442 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Spatial Propensity Score Weighting for Causal Inference. ScholarGate. https://scholargate.app/de/causal-inference/spatial-propensity-score-weighting
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- Geographisch gewichtete Regression (GWR)Räumliche Analyse↔ compare
- Inverse Probability of Treatment Weighting (IPW / IPTW)Kausale Inferenz↔ compare
- Propensity Score Weighting (PSW / IPW)Kausale Inferenz↔ compare
- Räumliche Differenz-von-Differenzen (Spatial DiD)Kausale Inferenz↔ compare
- Räumliche Propensity-Score-Übereinstimmung (Spatial Propensity Score Matching)Kausale Inferenz↔ compare
- Räumliche Regressions-Diskontinuitäts-Design (Spatial RDD)Kausale Inferenz↔ compare
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