ScholarGate
Asisten
Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Pembobotan Skor Propensitas Spasial

Pembobotan skor propensitas spasial memperluas pembobotan probabilitas perlakuan terbalik (IPTW) ke pengaturan di mana unit-unit berlokasi geografis dan penugasan perlakuan dapat bergantung pada faktor spasial seperti lokasi, karakteristik lingkungan sekitar, atau pengelompokan spasial. Dengan memasukkan kovariat spasial ke dalam model skor propensitas dan menyesuaikan kesalahan standar untuk autokorelasi spasial, metode ini menghasilkan estimasi kausal yang lebih kredibel dari data geografis observasional.

Buka di MethodMindSegeraVideoSegeraUnduh salindia

Baca metode selengkapnya

Khusus anggota

Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.

Masuk

Peta metode

Lingkup metode terkait — pilih sebuah simpul untuk menjelajah.

Sumber

  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

Cara menyitasi halaman ini

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

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.

Bandingkan berdampingan
ScholarGateSpatial Propensity Score Weighting (Spatial Propensity Score Weighting for Causal Inference). Diakses 2026-06-15 dari https://scholargate.app/id/causal-inference/spatial-propensity-score-weighting · Set data: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026