Regression modelQuasi-experimental / causal inference
성향 점수 가중치 (PSW / IPW)
성향 점수 가중치는 치료군과 비치료군 단위의 공변량 분포가 교환 가능해 보이도록 관측치를 재가중하여 관측 데이터에서 평균 치료 효과를 편향 없이 추정할 수 있게 하는 인과 추론 방법입니다. 각 단위는 실제로 받은 치료를 받을 확률의 역수에 해당하는 가중치를 받는데, 이는 Rosenbaum과 Rubin (1983)에 의해 공식화되었고 Hirano, Imbens 및 Ridder (2003)에 의해 효율적인 준모수 형태로 주어진 전략입니다.
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출처
- 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 ↗
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Propensity Score Weighting Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/causal-inference/propensity-score-weighting
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- Coarsened Exact Matching (CEM)인과추론↔ 비교
- 이중차분법 (Diff-in-Diff)계량경제학↔ 비교
- 이중 강건 추정 (AIPW)인과추론↔ 비교
- 엔트로피 균형인과추론↔ 비교
- 역확률 가중치 (Inverse Probability Weighting, IPW / IPTW)인과추론↔ 비교
- 성향 점수 매칭연구 통계↔ 비교
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