Appariement dynamique par score de propension
L'appariement dynamique par score de propension (DPSM) étend l'appariement classique par score de propension aux situations où le traitement est attribué de manière répétée au fil du temps et où les choix de traitement antérieurs influencent les choix ultérieurs. Il estime l'effet causal des séquences de traitement complètes ou des changements de régime en construisant des comparaisons appariées à chaque point de décision en utilisant l'historique complet des covariables et des traitements antérieurs.
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Sources
- Lechner, M., & Miquel, R. (2010). Identification of the effects of dynamic treatments by sequential conditional independence assumptions. Empirical Economics, 39(1), 111-137. DOI: 10.1007/s00181-009-0297-3 ↗
- Robins, J. M. (1986). A new approach to causal inference in mortality studies with a sustained exposure period — application to control of the healthy worker survivor effect. Mathematical Modelling, 7(9-12), 1393-1512. DOI: 10.1016/0270-0255(86)90088-6 ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Dynamic Propensity Score Matching for Sequential Treatments. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/causal-inference/dynamic-propensity-score-matching
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- Estimation doublement robuste (AIPW)Inférence causale↔ comparer
- Différence-en-différences dynamiqueInférence causale↔ comparer
- Pondération par l'inverse de la probabilité de traitement (IPW / IPTW)Inférence causale↔ comparer
- Modèle structurel marginal (MSM)Inférence causale↔ comparer
- Appariement par score de propensionStatistiques de recherche↔ comparer
- Pondération par score de propension (PSP / IPW)Inférence causale↔ comparer
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