Regression modelQuasi-experimental / causal inference
ベイズ的傾向スコアマッチング
ベイズ的傾向スコアマッチング（Bayesian PSM）は、傾向モデルパラメータに事前分布を設定し、事後不確実性をマッチングおよびアウトカム段階に伝播させることで、古典的傾向スコアマッチングを拡張したものである。KaplanとChen（2012）によって正式に導入されたこの手法は、頻度論的マッチングが一般的に無視する推定不確実性に対する原理的な説明を提供し、治療選択に関する実質的な事前知識の組み込みを可能にする。
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出典
- Kaplan, D., & Chen, J. (2012). A Two-Step Bayesian Approach for Propensity Score Analysis: Simulations and Case Study. Psychometrika, 77(3), 581-609. DOI: 10.1007/s11336-012-9262-8 ↗
- Rosenbaum, P. R., & Rubin, D. B. (1983). The central role of the propensity score in observational studies for causal effects. Biometrika, 70(1), 41-55. DOI: 10.1093/biomet/70.1.41 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Propensity Score Matching Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/causal-inference/bayesian-propensity-score-matching
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- ベイジアン差分の差 (Bayesian Difference-in-Differences)因果推論↔ compare
- 粗化完全マッチング（CEM）因果推論↔ compare
- 二重に頑健な推定量（AIPW）因果推論↔ compare
- エントロピー・バランシング因果推論↔ compare
- 逆確率重み付け法 (IPW / IPTW)因果推論↔ compare
- 傾向スコアマッチング研究統計↔ compare