Pondération par l'Inverse de la Probabilité Spatiale (Spatial IPW)
La Pondération par l'Inverse de la Probabilité Spatiale (Spatial IPW) étend l'estimateur IPW classique aux contextes où les unités sont géo-référencées et où la localisation spatiale constitue une dimension confondante. En intégrant les coordonnées géographiques ou la proximité spatiale dans le modèle de score de propension, elle repondère l'échantillon observé de sorte que les groupes de traitement et de contrôle soient équilibrés non seulement sur les covariables mesurées, mais aussi sur la structure spatiale, permettant ainsi une inférence causale crédible à partir de données observationnelles indexées spatialement.
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Sources
- Hirano, K., Imbens, G. W., & Ridder, G. (2003). Efficient Estimation of Average Treatment Effects Using the Estimated Propensity Score. Econometrica, 71(4), 1161-1189. DOI: 10.1111/1468-0262.00442 ↗
- Papadogeorgou, G., Choirat, C., & Zigler, C. M. (2019). Adjusting for unmeasured spatial confounding with distance adjusted propensity score matching. Biostatistics, 20(2), 256-272. DOI: 10.1093/biostatistics/kxx074 ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Spatial Inverse Probability Weighting Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/causal-inference/spatial-inverse-probability-weighting
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- Différence-en-différences (Diff-in-Diff)Économétrie↔ comparer
- Estimation doublement robuste (AIPW)Inférence causale↔ comparer
- Régression Pondérée Géographiquement (GWR)Analyse spatiale↔ comparer
- Pondération par l'inverse de la probabilité de traitement (IPW / IPTW)Inférence causale↔ comparer
- Appariement par score de propensionStatistiques de recherche↔ comparer
- Régression spatiale (modèles de retard spatial et d'erreur spatiale)Économétrie↔ comparer
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