Emparejamiento Bayesiano por Puntuación de Propensión
El Emparejamiento Bayesiano por Puntuación de Propensión (Bayesian PSM) extiende el emparejamiento clásico por puntuación de propensión al colocar una distribución previa sobre los parámetros del modelo de propensión y propagar la incertidumbre posterior a través de las etapas de emparejamiento y de resultados. Introducido formalmente por Kaplan y Chen (2012), ofrece una explicación fundamentada de la incertidumbre de la estimación que el emparejamiento frecuentista comúnmente ignora, y permite la incorporación de conocimiento previo sustantivo sobre la selección del tratamiento.
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Fuentes
- Kaplan, D., & Chen, J. (2012). A Two-Step Bayesian Approach for Propensity Score Analysis: Simulations and Case Study. Psychometrika, 77(3), 581-609. DOI: 10.1007/s11336-012-9262-8 ↗
- 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). Bayesian Propensity Score Matching Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/es/causal-inference/bayesian-propensity-score-matching
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- Diferencias en Diferencias BayesianoInferencia causal↔ compare
- Coarsened Exact Matching (CEM)Inferencia causal↔ compare
- Estimación Doblemente Robusta (AIPW)Inferencia causal↔ compare
- Equilibrio por EntropíaInferencia causal↔ compare
- Ponderación por Probabilidad Inversa de Tratamiento (IPW / IPTW)Inferencia causal↔ compare
- Emparejamiento por Puntuación de PropensiónEstadística para la investigación↔ compare
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