Marginaal Structureel Model voor Beleidsevaluatie
Een Marginaal Structureel Model (MSM) voor Beleidsevaluatie is een raamwerk voor causale inferentie dat het populatiegemiddelde effect van een beleid schat door middel van inverse-waarschijnlijkheidsweging. Dit creëert een pseudopopulatie waarin de toewijzing van de behandeling onafhankelijk is van gemeten confounders, waardoor een onbevooroordeelde vergelijking van potentiële uitkomsten onder verschillende beleidsscenario's mogelijk wordt op basis van observationele gegevens.
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). Marginal Structural Model for Policy Evaluation. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/causal-inference/policy-evaluation-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.
- Counterfactual Impact Evaluation (CIE)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
- Marginaal Structureel Model (MSM)Causale inferentie↔ compare
- Propensity Score Weighting (PSW / IPW)Causale inferentie↔ compare
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →