Coarsened Exact Matching (CEM)
Il Coarsened Exact Matching è un metodo di pre-elaborazione che raggiunge l'equilibrio delle covariate raggruppando temporaneamente le variabili continue in intervalli (bin), abbinando esattamente le unità trattate e di controllo all'interno di tali intervalli e quindi scartando tutte le unità non abbinate. Introdotto da Iacus, King e Porro (2011, 2012), esso limita lo squilibrio su ciascuna covariata in modo indipendente, producendo un campione abbinato su cui qualsiasi stimatore può essere applicato senza fare affidamento su un modello di propensity score.
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Fonti
- 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 ↗
- Iacus, S. M., King, G., & Porro, G. (2011). Multivariate matching methods that are monotonic imbalance bounding. Journal of the American Statistical Association, 106(493), 345-361. DOI: 10.1198/jasa.2011.tm09599 ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Coarsened Exact Matching Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/it/causal-inference/coarsened-exact-matching
Quale metodo?
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- Difference-in-Differences (Diff-in-Diff)Econometria↔ confronta
- Entropy BalancingInferenza causale↔ confronta
- Inverse Probability of Treatment Weighting (IPW / IPTW)Inferenza causale↔ confronta
- Stimatore per MatchingInferenza causale↔ confronta
- Abbinamento del punteggio di propensioneStatistica per la ricerca↔ confronta
- Ponderazione basata sul punteggio di propensione (PSW / IPW)Inferenza causale↔ confronta
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