Estimateur d'appariement des effets de traitement hétérogènes
L'estimateur d'appariement des effets de traitement hétérogènes (HTE pour _Heterogeneous Treatment Effect_) étend l'appariement standard pour déterminer comment les impacts du traitement diffèrent selon les sous-groupes ou les valeurs des covariables. Plutôt que de rapporter un effet de traitement moyen unique, il apparie les unités traitées et de contrôle sur des caractéristiques observées, puis estime l'effet de traitement moyen conditionnel (CATE pour _Conditional Average Treatment Effect_) en fonction de ces caractéristiques, révélant ainsi qui bénéficie le plus, le moins, ou pas du tout.
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Sources
- Heckman, J. J., Ichimura, H., & Todd, P. E. (1997). Matching as an Econometric Evaluation Estimator: Evidence from Evaluating a Job Training Programme. Review of Economic Studies, 64(4), 605-654. DOI: 10.2307/2971733 ↗
- Abadie, A., & Imbens, G. W. (2006). Large Sample Properties of Matching Estimators for Average Treatment Effects. Econometrica, 74(1), 235-267. DOI: 10.1111/j.1468-0262.2006.00655.x ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Heterogeneous Treatment Effect Matching Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/causal-inference/heterogeneous-treatment-effect-matching-estimator
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- Coarsened Exact Matching (CEM)Inférence causale↔ comparer
- Estimation doublement robuste (AIPW)Inférence causale↔ comparer
- Équilibrage par entropieInférence causale↔ comparer
- Différence-en-différences avec effets hétérogènes (HTE-DiD)Inférence causale↔ comparer
- Estimateur par appariementInférence causale↔ comparer
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