Emparejamiento Robusto por Puntuación de Propensión
El emparejamiento robusto por puntuación de propensión (robust PSM) es un método cuasi-experimental de inferencia causal que empareja unidades tratadas y de control según su probabilidad estimada de recibir tratamiento (la puntuación de propensión), y luego estima el efecto promedio del tratamiento utilizando estimadores de varianza que tienen en cuenta la incertidumbre introducida por la estimación de la propia puntuación de propensión. La corrección, desarrollada por Abadie e Imbens (2016), evita inferencias engañosas que las fórmulas estándar de bootstrap o analíticas producen cuando se aplican de forma ingenua después del emparejamiento.
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Fuentes
- Abadie, A., & Imbens, G. W. (2016). Matching on the Estimated Propensity Score. Econometrica, 84(2), 781-807. DOI: 10.3982/ECTA11293 ↗
- 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). Robust Propensity Score Matching Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/es/causal-inference/robust-propensity-score-matching
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