Politikas novērtēšana, izmantojot aptuveno precīzo saskaņošanu (CEM)
Aptuvenā precīzā saskaņošana (Coarsened Exact Matching – CEM) ir kvazi-eksperimentāla kauzālās secināšanas metode, kas veido līdzsvarotas apstrādes un kontroles grupas no novērojumu datiem, īslaicīgi aptuveni sadalot kovariātus kategorijās, precīzi saskaņojot vienības šajās kategorijās un pēc tam izslēdzot nesaskaņotās novērojumus pirms politikas efektu novērtēšanas. Ieviesuši Iacus, King un Porro, CEM pieder pie monotonās nelīdzsvarotības ierobežošanas saskaņošanas metožu saimes un ir īpaši populāra politikas novērtēšanā.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Metožu karte
Saistīto metožu apkaime — atlasiet mezglu, lai izpētītu.
Avoti
- 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 ↗
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 3). Coarsened Exact Matching for Policy Evaluation. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/causal-inference/policy-evaluation-coarsened-exact-matching
Kura metode?
Novietojiet šo metodi blakus tās tuvākajām radniecīgajām metodēm un lasiet tās līdzās — bibliotēka noliek grāmatas uz galda; izvēle ir jūsu.
- Diferenču starpībām (Diff-in-Diff)Ekonometrija↔ salīdzināt
- Entropijas balansēšanaCēloņsakarību secināšana↔ salīdzināt
- Apgrieztā varbūtības svēršana (IPW / IPTW)Cēloņsakarību secināšana↔ salīdzināt
- Propensity Score MatchingPētniecības statistika↔ salīdzināt
- Sintētiskās kontroles metode (SCM)Cēloņsakarību secināšana↔ salīdzināt
Similar methods
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →