Pondération par score de propension multi-périodes
La pondération par score de propension multi-périodes étend le cadre standard de pondération par score de propension aux situations comportant des mesures répétées et des traitements variant dans le temps. Elle construit des pondérations inverses de probabilité stabilisées (IPW) à chaque point temporel, de sorte que l'échantillon pondéré ressemble à une séquence d'expériences randomisées, permettant une estimation non biaisée des effets causaux sous le biais de confusion longitudinal.
Lire la méthode complète
Connectez-vous avec un compte gratuit pour lire cette section.
Carte des méthodes
Le voisinage des méthodes apparentées — sélectionnez un nœud pour explorer.
Sources
- Hernán, M. A., & Robins, J. M. (2020). Causal Inference: What If. Chapman & Hall/CRC. link ↗
- Cole, S. R., & Hernán, M. A. (2008). Constructing inverse probability weights for marginal structural models. American Journal of Epidemiology, 168(6), 656-664. DOI: 10.1093/aje/kwn164 ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Multi-period Propensity Score Weighting for Causal Inference. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/causal-inference/multi-period-propensity-score-weighting
Quelle méthode ?
Placez cette méthode aux côtés de ses plus proches parentes et lisez-les côte à côte — la bibliothèque pose les ouvrages sur la table ; le choix vous revient.
- Estimation doublement robuste (AIPW)Inférence causale↔ comparer
- Pondération par l'inverse de la probabilité de traitement (IPW / IPTW)Inférence causale↔ comparer
- Modèle structurel marginal (MSM)Inférence causale↔ comparer
- Pondération par Score de Propension pour Données de PanelInférence causale↔ comparer
- Pondération par score de propension (PSP / IPW)Inférence causale↔ comparer
Similar methods
Une erreur sur cette page ? Signalez-la ou proposez une correction →