Regression modelQuasi-experimental / causal inference
空間的傾向スコア重み付け
空間的傾向スコア重み付けは、単位が地理的に配置され、治療割り当てが場所、近隣特性、または空間的クラスタリングなどの空間的要因に依存する場合の設定に、治療割り当ての逆確率重み付け(IPTW)を拡張したものである。傾向スコアモデルに空間共変量を含め、標準誤差を空間的自己相関に対して調整することにより、観測地理データからより信頼性の高い因果推定量が得られる。
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。
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
出典
- Keele, L., & Titiunik, R. (2015). Geographic Boundaries as Regression Discontinuities. Political Analysis, 23(1), 127-155. DOI: 10.1093/pan/mpu014 ↗
- Hirano, K., Imbens, G. W., & Ridder, G. (2003). Efficient Estimation of Average Treatment Effects Using the Estimated Propensity Score. Econometrica, 71(4), 1161-1189. DOI: 10.1111/1468-0262.00442 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Spatial Propensity Score Weighting for Causal Inference. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/causal-inference/spatial-propensity-score-weighting
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- 地理的に重み付けされた回帰分析 (GWR)空間分析↔ compare
- 逆確率重み付け法 (IPW / IPTW)因果推論↔ compare
- 傾向スコア重み付け(PSW / IPW)因果推論↔ compare
- 空間差分二重差分法因果推論↔ compare
- 空間的傾向スコアマッチング因果推論↔ compare
- 空間回帰不連続デザイン(Spatial RDD)因果推論↔ compare