Regression modelQuasi-experimental / causal inference
粗化完全マッチング（CEM）
粗化工精确匹配（CEM）は、連続変数を一時的にビンに粗化工し、それらのビン内で処置群と対照群の単位を正確に一致させ、その後一致しなかったすべての単位を破棄することによって、共変量バランスを達成する前処理手法である。Iacus, King, and Porro (2011, 2012) によって導入されたこの手法は、各共変量上の不均衡を独立に制限し、傾向スコアモデルに依存せずに任意の推定量が適用可能な一致サンプルを生成する。
MethodMindで開く近日公開Apply, compare, get guidance
Tools & resources
Learn & explore
動画近日公開
手法の全文を読む
会員限定
ログイン無料アカウントでログインすると、このセクションを読めます。
手法マップ
関連する手法の近傍 — ノードを選択して探索できます。
他 17 件
出典
- 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 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Coarsened Exact Matching Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/causal-inference/coarsened-exact-matching
どの手法を選ぶ？
この手法を最も近い類縁の手法と並べ、両者を見比べてください — ライブラリは本を机の上に並べるだけ。選ぶのはあなたです。
- 差分の差 (Difference-in-Differences, DiD)計量経済学↔ 比較
- エントロピー・バランシング因果推論↔ 比較
- 逆確率重み付け法 (IPW / IPTW)因果推論↔ 比較
- マッチング推定量因果推論↔ 比較
- 傾向スコアマッチング研究統計↔ 比較
- 傾向スコア重み付け（PSW / IPW）因果推論↔ 比較
この手法を参照する項目
ベイズ型粗密厳密マッチングベイズ的エントロピー・バランシングベイズ的傾向スコアマッチング教育研究における粗視化された厳密一致法エントロピー・バランシング異質的治療効果粗化厳密マッチング異質的処置効果マッチング推定量教育研究における逆確率重み付け機械学習拡張型粗視化完全一致法（ML-CEM）機械学習拡張プロペンシティスコアマッチングマッチング推定量複数期間粗視化厳密マッチング多期間マッチング推定量パネルデータ粗視化完全マッチングパネルデータマッチング推定量政策評価マッチング推定量政策評価における傾向スコアマッチング教育研究における傾向スコアマッチング傾向スコア重み付け（PSW / IPW）ロバストマッチング推定量（バイアス補正付きマッチング）頑健的傾向スコアマッチング空間的粗粒化厳密一致法（Spatial CEM）空間的マッチング推定量空間的傾向スコアマッチング
Similar methods
Policy Evaluation Coarsened Exact MatchingPanel Data Coarsened Exact MatchingMulti-period Coarsened Exact MatchingMachine Learning-Augmented Coarsened Exact MatchingBayesian Coarsened Exact MatchingCoarsened Exact Matching in Education ResearchHeterogeneous Treatment Effect Coarsened Exact MatchingMatching Methods