ScholarGate
Asszisztens

Módszerek összehasonlítása

Tekintse át a kiválasztott módszereket egymás mellett; az eltérő sorok kiemelve jelennek meg.

A konvenciós módszerek (CEM / optimális / genetikus)×Lokális Átlagos Kezelési Hatás (LATE / CACE)×
TudományterületOksági következtetésOksági következtetés
MódszercsaládRegression modelRegression model
Keletkezés éve20121994
MegalkotóIacus, King & Porro (CEM); Hansen (optimal/full matching)Imbens & Angrist (1994); Angrist, Imbens & Rubin (1996)
TípusMatching for causal inferenceInstrumental-variable causal estimand
AlapműIacus, S. M., King, G., & Porro, G. (2012). Causal Inference without Balance Checking: Coarsened Exact Matching. Political Analysis, 20(1), 1-24. DOI ↗Imbens, G. W., & Angrist, J. D. (1994). Identification and Estimation of Local Average Treatment Effects. Econometrica, 62(2), 467-475. DOI ↗
Alternatív nevekcoarsened exact matching, optimal matching, genetic matching, CEMLATE, CACE, complier average causal effect, Yerel Ortalama Tedavi Etkisi (LATE / CACE)
Kapcsolódó55
ÖsszefoglalóMatching Methods are a family of causal-inference techniques beyond propensity-score matching that pair treated and control units with similar covariates so that a treatment effect can be read off the balanced sample. The family includes Coarsened Exact Matching (Iacus, King & Porro, 2012), optimal matching, and genetic matching.The Local Average Treatment Effect is an instrumental-variable estimand, introduced by Imbens and Angrist (1994) and formalised with Rubin (1996), that recovers the average treatment effect for the subpopulation of compliers — units whose treatment status is actually moved by the instrument. It is closely tied to compliance analysis.
ScholarGateAdatkészlet
  1. v1
  2. 2 Források
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 Források
  3. PUBLISHED

Ugrás a kereséshez Diák letöltése

ScholarGateMódszerek összehasonlítása: Matching Methods · Local Average Treatment Effect. Letöltve 2026-06-18, forrás: https://scholargate.app/hu/compare