Modello Spaziale Marginale Strutturale
Il Modello Spaziale Marginale Strutturale (Spatial MSM) estende il modello marginale strutturale classico a contesti in cui le unità sono distribuite geograficamente e le dipendenze spaziali — come spillover di vicinato, clustering e confondimento spaziale — possono distorcere le stime causali. Stima gli effetti causali di esposizioni spazialmente variabili costruendo pesi di probabilità inversa che tengono conto sia delle covariate individuali sia della posizione spaziale, quindi adattando un modello di esito pesato nella popolazione pseudo-risultante.
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Fonti
- Robins, J. M., Hernan, M. A., & Brumback, B. (2000). Marginal structural models and causal inference in epidemiology. Epidemiology, 11(5), 550-560. DOI: 10.1097/00001648-200009000-00011 ↗
- Schnell, P. M., & Papadogeorgou, G. (2020). Mitigating unobserved spatial confounding when estimating the effect of supermarket access on cardiovascular disease deaths. Annals of Applied Statistics, 14(2), 793-816. DOI: 10.1214/20-aoas1377 ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Spatial Marginal Structural Model with Inverse Probability Weighting. ScholarGate. https://scholargate.app/it/causal-inference/spatial-marginal-structural-model
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- Inverse Probability of Treatment Weighting (IPW / IPTW)Inferenza causale↔ compare
- Modello Strutturale Marginale (MSM)Inferenza causale↔ compare
- Ponderazione basata sul punteggio di propensione (PSW / IPW)Inferenza causale↔ compare
- Stima Spazialmente Doppiamente RobustaInferenza causale↔ compare
- Variabili Strumentali Spaziali (Spatial IV / Spatial 2SLS)Inferenza causale↔ compare
- Abbinamento Spaziale del Punteggio di PropensioneInferenza causale↔ compare
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