ScholarGate
Asszisztens
Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Térbeli Propensity Score Súlyozás

A térbeli propensity score súlyozás kiterjeszti az inverz valószínűségű kezelési súlyozást (IPTW) olyan helyzetekre, ahol az egységek földrajzi elhelyezkedésűek, és a kezelés hozzárendelése olyan térbeli tényezőktől függhet, mint a helyszín, a szomszédság jellemzői vagy a térbeli klasztereződés. A propensity score modellbe térbeli kovariáták beépítésével és a standard hibák térbeli autokorrelációra való kiigazításával hitelesebb kauzális becsléseket eredményez megfigyelési földrajzi adatokból.

Megnyitás itt: MethodMindHamarosanVideóHamarosanDiák letöltése

A teljes módszer elolvasása

Csak tagoknak

Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.

Bejelentkezés

Módszertérkép

A rokon módszerek környezete — válasszon ki egy csomópontot a felfedezéshez.

Források

  1. Keele, L., & Titiunik, R. (2015). Geographic Boundaries as Regression Discontinuities. Political Analysis, 23(1), 127-155. DOI: 10.1093/pan/mpu014
  2. 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

Hogyan hivatkozzon erre az oldalra

ScholarGate. (2026, June 3). Spatial Propensity Score Weighting for Causal Inference. ScholarGate. https://scholargate.app/hu/causal-inference/spatial-propensity-score-weighting

Melyik módszer?

Állítsa e módszert a hozzá legközelebb álló rokonai mellé, és olvassa őket egymás mellett — a könyvtár az asztalra teszi a könyveket; a választás az Öné.

Összehasonlítás egymás mellett
ScholarGateSpatial Propensity Score Weighting (Spatial Propensity Score Weighting for Causal Inference). Letöltve 2026-06-15, forrás: https://scholargate.app/hu/causal-inference/spatial-propensity-score-weighting · Adatkészlet: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026