Spatial Coarsened Exact Matching (Spatial CEM)
Spatial Coarsened Exact Matching applique le cadre de Coarsened Exact Matching aux plans d'étude impliquant des unités géographiques — quartiers, secteurs de recensement, municipalités ou cellules de grille. Les covariables sont réduites en catégories discrètes et les unités sont appariées exactement sur ces catégories, avec des attributs spatiaux (localisation, adjacence, caractéristiques géographiques) incorporés comme dimensions d'appariement pour contrôler le brouillage spatial.
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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 ↗
- Anselin, L., & Rey, S. J. (Eds.) (2014). Modern Spatial Econometrics in Practice: A Guide to GeoDa, GeoDaSpace and PySAL. GeoDa Press. ISBN: 978-0986342103
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Spatial Coarsened Exact Matching Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/causal-inference/spatial-coarsened-exact-matching
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- Coarsened Exact Matching (CEM)Inférence causale↔ comparer
- Différence-en-différences (Diff-in-Diff)Économétrie↔ comparer
- Appariement par score de propensionStatistiques de recherche↔ comparer
- Estimation Doublement Robuste SpatialeInférence causale↔ comparer
- Appariement par Score de Propension SpatialeInférence causale↔ comparer
- Discontinuité de régression spatiale (Spatial RDD)Inférence causale↔ comparer
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