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Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Emparejamiento por puntuación de propensión para el efecto de tratamiento heterogéneo

El emparejamiento por puntuación de propensión para el efecto de tratamiento heterogéneo (HTE-PSM, por sus siglas en inglés) extiende el PSM estándar para estimar cómo varían los efectos del tratamiento entre subgrupos o características individuales. En lugar de informar un único efecto de tratamiento promedio, utiliza la muestra emparejada para estimar los efectos de tratamiento promedio condicionales (CATE), revelando qué tipos de unidades se benefician más o menos de un tratamiento.

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Fuentes

  1. Athey, S., & Imbens, G. W. (2016). Recursive Partitioning for Heterogeneous Causal Effects. Proceedings of the National Academy of Sciences, 113(27), 7353-7360. DOI: 10.1073/pnas.1510489113
  2. 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

Cómo citar esta página

ScholarGate. (2026, June 3). Heterogeneous Treatment Effect Estimation via Propensity Score Matching. ScholarGate. https://scholargate.app/es/causal-inference/heterogeneous-treatment-effect-propensity-score-matching

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Citado por

ScholarGateHeterogeneous Treatment Effect Propensity Score Matching (Heterogeneous Treatment Effect Estimation via Propensity Score Matching). Recuperado el 2026-06-18 de https://scholargate.app/es/causal-inference/heterogeneous-treatment-effect-propensity-score-matching · Conjunto de datos: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026