ScholarGate
Asistente
Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Ponderación por Puntuación de Propensión (PSW / IPW)

La ponderación por puntuación de propensión es un método de inferencia causal que repondera las observaciones para que las distribuciones de covariables de las unidades tratadas y no tratadas parezcan intercambiables, permitiendo la estimación insesgada de los efectos promedio del tratamiento a partir de datos observacionales. Cada unidad recibe un peso que es el inverso de su probabilidad de recibir el tratamiento que realmente recibió, una estrategia formalizada por Rosenbaum y Rubin (1983) y cuya forma semiparamétrica eficiente fue dada por Hirano, Imbens y Ridder (2003).

Abrir en MethodMindPróximamenteVídeoPróximamenteDescargar diapositivas

Leer el método completo

Solo para miembros

Inicia sesión con una cuenta gratuita para leer esta sección.

Iniciar sesión

Mapa de métodos

El vecindario de métodos relacionados: selecciona un nodo para explorarlo.

+34 más

Fuentes

  1. 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
  2. Hirano, K., Imbens, G. W., & Ridder, G. (2003). Efficient estimation of average treatment effects using the estimated propensity score. Econometrica, 71(4), 1161-1189. DOI: 10.1111/1468-0262.00442

Cómo citar esta página

ScholarGate. (2026, June 3). Propensity Score Weighting Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/es/causal-inference/propensity-score-weighting

¿Qué método?

Coloca este método junto a sus parientes más cercanos y léelos lado a lado: la biblioteca pone los libros sobre la mesa; la elección es tuya.

Comparar lado a lado

Citado por

Entropía Bayesiana de BalanceoPonderación Bayesiana por Probabilidad InversaModelo Estructural Marginal BayesianoPonderación Bayesiana por Puntaje de PropensiónCoarsened Exact Matching (CEM)Estimación Doblemente Robusta en Investigación EducativaEvaluación Dinámica de Impacto ContrafactualEquilibrio Dinámico de EntropíaPonderación Dinámica por Probabilidad InversaEmparejamiento Dinámico por Puntuación de PropensiónEquilibrio por EntropíaEstimación Doblemente Robusta de Efectos de Tratamiento HeterogéneosEquilibrio Entrópico para Efectos de Tratamiento HeterogéneosHeterogeneous Treatment Effect Inverse Probability WeightingModelo Estructural Marginal de Efecto de Tratamiento Heterogéneo (HTE-MSM)Estimación Doblemente Robusta Aumentada por Aprendizaje Automático (ML-DR)Machine Learning-Augmented Inverse Probability WeightingModelo Estructural Marginal (MSM) Aumentado con Aprendizaje Automático (ML-MSM)Emparejamiento por puntuación de propensión aumentado con aprendizaje automáticoPonderación por Puntuación de Propensión Aumentada por Aprendizaje AutomáticoModelo Estructural Marginal (MSM)Estimador por emparejamientoPonderación Inversa de Probabilidad MultiperiódicaPonderación por Puntuación de Propensión Multi-PeríodoMuestreo ponderado en líneaPonderación por Probabilidad Inversa de Datos de PanelPonderación por Puntuación de Propensión en Datos de PanelEvaluación de Políticas Estimación Doblemente RobustaEvaluación de políticas mediante ponderación por probabilidad inversaModelo Estructural Marginal para la Evaluación de PolíticasEvaluación de políticas mediante emparejamiento por puntuación de propensiónPonderación por puntuación de propensión para la evaluación de políticasPareamiento por Puntuación de Propensión en Investigación EducativaPonderación Inversa de Probabilidad Robusta (IPW Robusta)Modelo Estructural Marginal RobustoEmparejamiento Robusto por Puntuación de PropensiónPonderación Robusta por Puntuación de PropensiónBalanceo de entropía espacialModelo Espacial Estructural MarginalPonderación Espacial por Puntaje de Propensión
ScholarGatePropensity Score Weighting (Propensity Score Weighting Estimator). Recuperado el 2026-06-15 de https://scholargate.app/es/causal-inference/propensity-score-weighting · Conjunto de datos: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026