Valutazione delle politiche tramite Coarsened Exact Matching (CEM)
Il Coarsened Exact Matching (CEM) è una tecnica di inferenza causale quasi-sperimentale che crea gruppi di trattamento e di controllo bilanciati a partire da dati osservazionali, discretizzando temporaneamente le covariate in "bin", abbinando esattamente le unità all'interno di tali bin e quindi eliminando le osservazioni non abbinate prima di stimare gli effetti della politica. Introdotto da Iacus, King e Porro, il CEM appartiene alla famiglia dei metodi di matching con limitazione monotona dello squilibrio ed è particolarmente popolare nella valutazione delle politiche.
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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 for Policy Evaluation. ScholarGate. https://scholargate.app/it/causal-inference/policy-evaluation-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
- Abbinamento del punteggio di propensioneStatistica per la ricerca↔ confronta
- Metodo del Controllo Sintetico (SCM)Inferenza causale↔ confronta
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