Bayesiaanse Propensity Score Matching
Bayesiaanse Propensity Score Matching (Bayesian PSM) breidt klassieke propensity score matching uit door een prior-verdeling te plaatsen over de parameters van het propensity-model en posterior-onzekerheid door te voeren door de matching- en uitkomstfasen. Formeel geïntroduceerd door Kaplan en Chen (2012), biedt het een principieel verslag van de schattingsonzekerheid die frequentistische matching gewoonlijk negeert, en maakt het de incorporatie van inhoudelijke voorkennis over de selectie van de behandeling mogelijk.
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Methodenkaart
De omgeving van verwante methoden — selecteer een knooppunt om te verkennen.
+1 meer
Bronnen
- 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 ↗
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Propensity Score Matching Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/causal-inference/bayesian-propensity-score-matching
Welke methode?
Plaats deze methode naast haar naaste verwanten en lees ze naast elkaar — de bibliotheek legt de boeken op tafel; de keuze is aan u.
- Bayesiaanse Verschil-in-VerschillenCausale inferentie↔ vergelijken
- Coarsened Exact Matching (CEM)Causale inferentie↔ vergelijken
- Dubbel Robuuste Schatting (AIPW)Causale inferentie↔ vergelijken
- EntropiebalanceringCausale inferentie↔ vergelijken
- Inverse Probability of Treatment Weighting (IPW / IPTW)Causale inferentie↔ vergelijken
- Propensity Score MatchingOnderzoeksstatistiek↔ vergelijken
Geciteerd door
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →