Modelo Estructural Marginal (MSM) de Datos de Panel
Un modelo estructural marginal (MSM) de datos de panel utiliza ponderación por probabilidad inversa del tratamiento (IPTW, por sus siglas en inglés) a lo largo de múltiples períodos de tiempo para estimar el efecto causal de un tratamiento variable en el tiempo, ajustando apropiadamente por confundidores variables en el tiempo que se ven afectados por tratamientos previos — una fuente de sesgo que la regresión convencional no puede manejar.
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Fuentes
- Robins, J. M., Hernan, M. A., & Brumback, B. (2000). Marginal structural models and causal inference in epidemiology. Epidemiology, 11(5), 550-560. DOI: 10.1097/00001648-200009000-00011 ↗
- Hernan, M. A., & Robins, J. M. (2020). Causal Inference: What If. Chapman & Hall/CRC. link ↗
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Panel Data Marginal Structural Model with Inverse Probability Weighting. ScholarGate. https://scholargate.app/es/causal-inference/panel-data-marginal-structural-model
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- Ponderación por Probabilidad Inversa de Tratamiento (IPW / IPTW)Inferencia causal↔ compare
- Modelo Estructural Marginal (MSM)Inferencia causal↔ compare
- Diferencias en Diferencias con Datos de Panel (Panel DiD / TWFE)Inferencia causal↔ compare
- Ponderación por Probabilidad Inversa de Datos de PanelInferencia causal↔ compare
- Modelo de Efectos Fijos para Datos de PanelEconometría↔ compare
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