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Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Appariement par Score de Propension Spatiale

L'appariement par score de propension spatiale (Spatial PSM) étend le cadre classique de l'appariement par score de propension aux contextes où les unités sont intégrées dans l'espace géographique et où l'affectation du traitement ou les résultats peuvent être corrélés spatialement. En intégrant des covariables spatiales et la structure d'adjacence dans le modèle de propension et la procédure d'appariement, il produit des estimations causales qui tiennent compte du brouillage géographique et des effets de débordement.

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Sources

  1. 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
  2. Kelejian, H. H., & Prucha, I. R. (2004). Estimation of simultaneous systems of spatially interrelated cross sectional equations. Journal of Econometrics, 118(1-2), 27-50. DOI: 10.1016/S0304-4076(03)00133-7

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ScholarGate. (2026, June 3). Spatial Propensity Score Matching Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/causal-inference/spatial-propensity-score-matching

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ScholarGateSpatial Propensity Score Matching (Spatial Propensity Score Matching Estimator). Consulté le 2026-06-15 sur https://scholargate.app/fr/causal-inference/spatial-propensity-score-matching · Jeu de données : https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026