Coincidencia exacta tosca para efectos de tratamiento heterogéneos
La coincidencia exacta tosca para efectos de tratamiento heterogéneos (HTE-CEM) extiende el marco de la coincidencia exacta tosca para estimar cómo los efectos del tratamiento varían entre subgrupos o características individuales. Después de que CEM crea estratos equilibrados al "engrosar" las covariables continuas en categorías y hacer coincidir exactamente las unidades dentro de cada categoría, se calculan los efectos de tratamiento promedio condicionales (CATEs) dentro o a través de estos estratos, revelando dónde funciona el tratamiento, para quién y en qué medida.
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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 ↗
- Imai, K., & Ratkovic, M. (2013). Estimating treatment effect heterogeneity in randomized program evaluation. Annals of Applied Statistics, 7(1), 443-470. DOI: 10.1214/12-AOAS593 ↗
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Heterogeneous Treatment Effect Estimation via Coarsened Exact Matching. ScholarGate. https://scholargate.app/es/causal-inference/heterogeneous-treatment-effect-coarsened-exact-matching
¿Qué método?
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- Coarsened Exact Matching (CEM)Inferencia causal↔ comparar
- Diferencia en Diferencias (Diff-in-Diff)Econometría↔ comparar
- Equilibrio por EntropíaInferencia causal↔ comparar
- Heterogeneous Treatment Effect Propensity Score MatchingInferencia causal↔ comparar
- Emparejamiento por Puntuación de PropensiónEstadística para la investigación↔ comparar
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