Panel Data Marginal Structural Model (MSM)
Een marginale structurele model (MSM) voor paneldata gebruikt inverse probability of treatment weighting (IPTW) over meerdere tijdsperioden om het causale effect van een tijdsafhankelijke behandeling te schatten, terwijl er op passende wijze wordt gecorrigeerd voor tijdsafhankelijke confounders die zelf beïnvloed worden door eerdere behandeling – een bron van bias die conventionele regressie niet kan hanteren.
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.
Bronnen
- Robins, J. M., Hernan, M. A., & Brumback, B. (2000). Marginal structural models and causal inference in epidemiology. Epidemiology, 11(5), 550-560. DOI: 10.1097/00001648-200009000-00011 ↗
- Hernan, M. A., & Robins, J. M. (2020). Causal Inference: What If. Chapman & Hall/CRC. link ↗
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 3). Panel Data Marginal Structural Model with Inverse Probability Weighting. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/causal-inference/panel-data-marginal-structural-model
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.
- Inverse Probability of Treatment Weighting (IPW / IPTW)Causale inferentie↔ compare
- Marginaal Structureel Model (MSM)Causale inferentie↔ compare
- Panel Data Difference-in-Differences (Panel DiD / TWFE)Causale inferentie↔ compare
- Panel Data Inverse Probability WeightingCausale inferentie↔ compare
- Panel Data Fixed Effects ModelEconometrie↔ compare
Geciteerd door
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →