Emparejamiento Dinámico por Puntuación de Propensión
El Emparejamiento Dinámico por Puntuación de Propensión (DPSM, por sus siglas en inglés) extiende el emparejamiento clásico por puntuación de propensión a entornos donde el tratamiento se asigna repetidamente a lo largo del tiempo y las elecciones de tratamiento anteriores influyen en las posteriores. Estima el efecto causal de secuencias completas de tratamiento o cambios de régimen construyendo comparaciones emparejadas en cada punto de decisión utilizando el historial completo de covariables y tratamientos previos.
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Fuentes
- Lechner, M., & Miquel, R. (2010). Identification of the effects of dynamic treatments by sequential conditional independence assumptions. Empirical Economics, 39(1), 111-137. DOI: 10.1007/s00181-009-0297-3 ↗
- Robins, J. M. (1986). A new approach to causal inference in mortality studies with a sustained exposure period — application to control of the healthy worker survivor effect. Mathematical Modelling, 7(9-12), 1393-1512. DOI: 10.1016/0270-0255(86)90088-6 ↗
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Propensity Score Matching for Sequential Treatments. ScholarGate. https://scholargate.app/es/causal-inference/dynamic-propensity-score-matching
¿Qué método?
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- Estimación Doblemente Robusta (AIPW)Inferencia causal↔ comparar
- Diferencias en Diferencias DinámicasInferencia causal↔ comparar
- Ponderación por Probabilidad Inversa de Tratamiento (IPW / IPTW)Inferencia causal↔ comparar
- Modelo Estructural Marginal (MSM)Inferencia 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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