Matching Estimator
De matching-estimator identificeert het causale effect van een behandeling door elke behandelde eenheid te koppelen aan één of meer onbehandelde eenheden met vergelijkbare waargenomen kenmerken. Geformaliseerd door Rubin (1973) en voorzien van rigoureuze theorie voor grote steekproeven door Abadie en Imbens (2006), construeert deze estimator een geloofwaardige controlegroep uit observationele data zonder een parametrisch model voor de uitkomst te vereisen.
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+15 more
Bronnen
- Abadie, A., & Imbens, G. W. (2006). Large Sample Properties of Matching Estimators for Average Treatment Effects. Econometrica, 74(1), 235-267. DOI: 10.1111/j.1468-0262.2006.00655.x ↗
- Rubin, D. B. (1973). Matching to Remove Bias in Observational Studies. Biometrics, 29(1), 159-183. DOI: 10.2307/2529684 ↗
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 3). Nonparametric Matching Estimator for Average Treatment Effects. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/causal-inference/matching-estimator
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.
- Coarsened Exact Matching (CEM)Causale inferentie↔ compare
- Difference-in-Differences (DiD)Econometrie↔ compare
- Dubbel Robuuste Schatting (AIPW)Causale inferentie↔ compare
- Inverse Probability of Treatment Weighting (IPW / IPTW)Causale inferentie↔ compare
- Propensity Score MatchingOnderzoeksstatistiek↔ compare
- Propensity Score Weighting (PSW / IPW)Causale inferentie↔ compare
Geciteerd door
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →