Regression modelQuasi-experimental / causal inference
베이지안 성향 점수 매칭
베이지안 성향 점수 매칭(Bayesian PSM)은 성향 모델 모수에 사전 분포를 설정하고, 매칭 및 결과 단계에서 사후 불확실성을 전파함으로써 고전적 성향 점수 매칭을 확장합니다. Kaplan과 Chen(2012)에 의해 공식적으로 도입된 이 방법은 빈도주의적 매칭이 일반적으로 무시하는 추정 불확실성에 대한 원칙적인 설명을 제공하며, 치료 선택에 대한 실질적인 사전 지식의 통합을 허용합니다.
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출처
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Propensity Score Matching Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/causal-inference/bayesian-propensity-score-matching
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