Spatial Coarsened Exact Matching (Spatial CEM)
Spatial Coarsened Exact Matching menerapkan kerangka Coarsened Exact Matching pada desain studi yang melibatkan unit geografis — lingkungan, area sensus, munisipalitas, atau sel grid. Kovariat dikasarkan ke dalam kelompok diskrit dan unit dicocokkan secara tepat pada kelompok tersebut, dengan atribut spasial (lokasi, kedekatan, karakteristik geografis) dimasukkan sebagai dimensi pencocokan untuk mengontrol pengacau spasial.
Baca metode selengkapnya
Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.
Peta metode
Lingkup metode terkait — pilih sebuah simpul untuk menjelajah.
Sumber
- 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
Cara menyitasi halaman ini
ScholarGate. (2026, June 3). Spatial Coarsened Exact Matching Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/id/causal-inference/spatial-coarsened-exact-matching
Metode yang mana?
Letakkan metode ini berdampingan dengan kerabat terdekatnya dan baca secara bersisian — pustaka menata bukunya di atas meja; pilihan ada di tangan Anda.
- Pencocokan Tepat yang Dikasarankan (CEM)Inferensi Kausal↔ bandingkan
- Perbedaan-dalam-Perbedaan (Diff-in-Diff)Ekonometrika↔ bandingkan
- Pencocokan Skor PropensitasStatistika Penelitian↔ bandingkan
- Estimasi Ganda Robust SpasialInferensi Kausal↔ bandingkan
- Pencocokan Skor Propensitas SpasialInferensi Kausal↔ bandingkan
- Desain Diskontinuitas Regresi Spasial (Spatial RDD)Inferensi Kausal↔ bandingkan
Similar methods
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →