Evaluación de políticas mediante emparejamiento por puntuación de propensión
La evaluación de políticas mediante emparejamiento por puntuación de propensión aplica el marco de la puntuación de propensión —desarrollado originalmente por Rosenbaum y Rubin (1983) y operacionalizado para la evaluación de programas por Heckman et al. (1997)— para estimar el efecto causal de una intervención política. Construye un grupo de comparación creíble a partir de no participantes emparejándolos con los participantes según su probabilidad estimada de recibir el tratamiento, lo que permite una estimación de efectos sin sesgos y sin asignación aleatoria.
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Fuentes
- 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 ↗
- Heckman, J. J., Ichimura, H., & Todd, P. E. (1997). Matching as an econometric evaluation estimator: Evidence from evaluating a job training programme. Review of Economic Studies, 64(4), 605-654. DOI: 10.2307/2971733 ↗
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Propensity Score Matching for Policy Evaluation. ScholarGate. https://scholargate.app/es/causal-inference/policy-evaluation-propensity-score-matching
¿Qué método?
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- Coarsened Exact Matching (CEM)Inferencia causal↔ comparar
- Diferencia en Diferencias (Diff-in-Diff)Econometría↔ comparar
- Estimación Doblemente Robusta (AIPW)Inferencia causal↔ comparar
- Ponderación por Probabilidad Inversa de Tratamiento (IPW / IPTW)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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