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Asistente
Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Ponderación Espacial por Puntaje de Propensión

La ponderación espacial por puntaje de propensión extiende la ponderación por probabilidad inversa de tratamiento (IPTW, por sus siglas en inglés) a contextos donde las unidades están geográficamente ubicadas y la asignación del tratamiento puede depender de factores espaciales como la ubicación, las características del vecindario o la agrupación espacial. Al incorporar covariables espaciales en el modelo de puntaje de propensión y ajustar los errores estándar para la autocorrelación espacial, produce estimaciones causales más creíbles a partir de datos geográficos observacionales.

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Fuentes

  1. Keele, L., & Titiunik, R. (2015). Geographic Boundaries as Regression Discontinuities. Political Analysis, 23(1), 127-155. DOI: 10.1093/pan/mpu014
  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

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ScholarGate. (2026, June 3). Spatial Propensity Score Weighting for Causal Inference. ScholarGate. https://scholargate.app/es/causal-inference/spatial-propensity-score-weighting

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ScholarGateSpatial Propensity Score Weighting (Spatial Propensity Score Weighting for Causal Inference). Recuperado el 2026-06-15 de https://scholargate.app/es/causal-inference/spatial-propensity-score-weighting · Conjunto de datos: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026