Évaluation de politiques par appariement sur score de propension
L'évaluation de politiques par appariement sur score de propension applique le cadre du score de propension — initialement développé par Rosenbaum et Rubin (1983) et opérationnalisé pour l'évaluation de programmes par Heckman et al. (1997) — pour estimer l'effet causal d'une intervention politique. Il construit un groupe de comparaison crédible à partir de non-participants en les appariant aux participants selon leur probabilité estimée de recevoir le traitement, permettant une estimation sans biais de l'effet sans assignation aléatoire.
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Sources
- Rosenbaum, P. R., & Rubin, D. B. (1983). The central role of the propensity score in observational studies for causal effects. Biometrika, 70(1), 41-55. DOI: 10.1093/biomet/70.1.41 ↗
- 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 ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Propensity Score Matching for Policy Evaluation. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/causal-inference/policy-evaluation-propensity-score-matching
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- Coarsened Exact Matching (CEM)Inférence causale↔ comparer
- Différence-en-différences (Diff-in-Diff)Économétrie↔ comparer
- Estimation doublement robuste (AIPW)Inférence causale↔ comparer
- Pondération par l'inverse de la probabilité de traitement (IPW / IPTW)Inférence causale↔ comparer
- Appariement par score de propensionStatistiques de recherche↔ comparer
- Pondération par score de propension (PSP / IPW)Inférence causale↔ comparer
Référencée par
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