ScholarGate
Assistent
Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Heterogen behandlingseffekt grovkornet eksakt matching

Heterogen behandlingseffekt grovkornet eksakt matching (HTE-CEM) utvider rammeverket for grovkornet eksakt matching for å estimere hvordan behandlingseffekter varierer på tvers av undergrupper eller individuelle kjennetegn. Etter at CEM har skapt balanserte strata ved å grovkorne kontinuerlige kovariater til binger og eksakt matche enheter innenfor hver bing, beregnes betingede gjennomsnittlige behandlingseffekter (CATEs) innenfor eller på tvers av disse strataene, noe som avslører hvor behandlingen virker, for hvem, og hvor mye.

Åpne i MethodMindSnartVideoSnartDownload slides

Les hele metoden

Kun for medlemmer

Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.

Logg inn

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Kilder

  1. 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
  2. Imai, K., & Ratkovic, M. (2013). Estimating treatment effect heterogeneity in randomized program evaluation. Annals of Applied Statistics, 7(1), 443-470. DOI: 10.1214/12-AOAS593

Slik siterer du denne siden

ScholarGate. (2026, June 3). Heterogeneous Treatment Effect Estimation via Coarsened Exact Matching. ScholarGate. https://scholargate.app/no/causal-inference/heterogeneous-treatment-effect-coarsened-exact-matching

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.

Compare side by side
ScholarGateHeterogeneous Treatment Effect Coarsened Exact Matching (Heterogeneous Treatment Effect Estimation via Coarsened Exact Matching). Hentet 2026-06-15 fra https://scholargate.app/no/causal-inference/heterogeneous-treatment-effect-coarsened-exact-matching · Datasett: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026