Méthodes de jumelage (CEM / Optimal / Génétique)
Les méthodes de jumelage sont une famille de techniques d'inférence causale allant au-delà du jumelage par score de propension, qui associent des unités traitées et de contrôle avec des covariables similaires de sorte qu'un effet du traitement puisse être lu sur l'échantillon équilibré. La famille comprend le jumelage exact à coarsinement (CEM) (Iacus, King & Porro, 2012), le jumelage optimal et le jumelage génétique.
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Sources
- 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 ↗
- Hansen, B. B. (2004). Full Matching in an Observational Study of Coaching for the SAT. Journal of the American Statistical Association, 99(467), 609-618. DOI: 10.1198/016214504000000647 ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 1). General Matching Methods (CEM / Optimal / Genetic). ScholarGate. https://scholargate.app/fr/causal-inference/matching-methods
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- Effets Hétérogènes du Traitement (CATE / Méta-Apprenants)Inférence causale↔ compare
- Pondération par l'inverse de la probabilité de traitement (IPW / IPTW)Inférence causale↔ compare
- Effet Traitement Moyen Local (ETML / CACE)Inférence causale↔ compare
- Appariement par score de propensionStatistiques de recherche↔ compare
- Analyse de sensibilité au biais caché (Bornes de Rosenbaum / E-value)Inférence causale↔ compare
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