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
- Keele, L., & Titiunik, R. (2015). Geographic Boundaries as Regression Discontinuities. Political Analysis, 23(1), 127-155. DOI: 10.1093/pan/mpu014 ↗
- 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). Spatial Propensity Score Weighting for Causal Inference. ScholarGate. https://scholargate.app/es/causal-inference/spatial-propensity-score-weighting
¿Qué método?
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- Regresión Geográficamente Ponderada (GWR)Análisis espacial↔ comparar
- Ponderación por Probabilidad Inversa de Tratamiento (IPW / IPTW)Inferencia causal↔ comparar
- Ponderación por Puntuación de Propensión (PSW / IPW)Inferencia causal↔ comparar
- Diferencia en Diferencias EspacialInferencia causal↔ comparar
- Emparejamiento Espacial por Puntuación de PropensiónInferencia causal↔ comparar
- Diseño de Discontinuidad por Regresión Espacial (Spatial RDD)Inferencia causal↔ comparar
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