Coarsened Exact Matching (CEM)
El Coarsened Exact Matching (CEM) es un método de preprocesamiento que logra el equilibrio de covariables al agrupar temporalmente las variables continuas en rangos (bins), emparejar exactamente las unidades tratadas y de control dentro de esos rangos, y luego descartar todas las unidades no emparejadas. Introducido por Iacus, King y Porro (2011, 2012), limita el desequilibrio en cada covariable de forma independiente, produciendo una muestra emparejada sobre la cual se puede aplicar cualquier estimador sin depender de un modelo de puntuación de propensión.
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Fuentes
- Iacus, S. M., King, G., & Porro, G. (2012). Causal Inference without Balance Checking: Coarsened Exact Matching. Political Analysis, 20(1), 1-24. DOI: 10.1093/pan/mpr013 ↗
- Iacus, S. M., King, G., & Porro, G. (2011). Multivariate matching methods that are monotonic imbalance bounding. Journal of the American Statistical Association, 106(493), 345-361. DOI: 10.1198/jasa.2011.tm09599 ↗
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Coarsened Exact Matching Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/es/causal-inference/coarsened-exact-matching
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- Diferencia en Diferencias (Diff-in-Diff)Econometría↔ comparar
- Equilibrio por EntropíaInferencia causal↔ comparar
- Ponderación por Probabilidad Inversa de Tratamiento (IPW / IPTW)Inferencia causal↔ comparar
- Estimador por emparejamientoInferencia causal↔ comparar
- Emparejamiento por Puntuación de PropensiónEstadística para la investigación↔ comparar
- Ponderación por Puntuación de Propensión (PSW / IPW)Inferencia causal↔ comparar
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