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Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Appariement exact à coarsinement pour les effets hétérogènes du traitement

L'appariement exact à coarsinement pour les effets hétérogènes du traitement (HTE-CEM) étend le cadre de l'appariement exact à coarsinement pour estimer comment les effets du traitement varient selon les sous-groupes ou les caractéristiques individuelles. Après que le CEM a créé des strates équilibrées en coarsissant les covariables continues en classes et en appariant exactement les unités au sein de chaque classe, les effets moyens conditionnels du traitement (CATE) sont calculés au sein ou entre ces strates, révélant où le traitement fonctionne, pour qui et dans quelle mesure.

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Sources

  1. Iacus, S. M., King, G., & Porro, G. (2012). Causal Inference without Balance Checking: Coarsened Exact Matching. Political Analysis, 20(1), 1-24. DOI: 10.1093/pan/mpr013
  2. Imai, K., & Ratkovic, M. (2013). Estimating treatment effect heterogeneity in randomized program evaluation. Annals of Applied Statistics, 7(1), 443-470. DOI: 10.1214/12-AOAS593

Comment citer cette page

ScholarGate. (2026, June 3). Heterogeneous Treatment Effect Estimation via Coarsened Exact Matching. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/causal-inference/heterogeneous-treatment-effect-coarsened-exact-matching

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ScholarGateHeterogeneous Treatment Effect Coarsened Exact Matching (Heterogeneous Treatment Effect Estimation via Coarsened Exact Matching). Consulté le 2026-06-19 sur https://scholargate.app/fr/causal-inference/heterogeneous-treatment-effect-coarsened-exact-matching · Jeu de données : https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026