Heterogen behandlingseffekt med propensity score-matching
Heterogen behandlingseffekt med propensity score-matching (HTE-PSM) utvider standard PSM for å estimere hvordan behandlingseffekter varierer på tvers av undergrupper eller individuelle kjennetegn. I stedet for å rapportere én gjennomsnittlig behandlingseffekt, bruker den den matchede utvalget til å estimere betingede gjennomsnittlige behandlingseffekter (CATE), og avslører hvilke typer enheter som drar mest eller minst nytte av en behandling.
Les hele metoden
Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- Athey, S., & Imbens, G. W. (2016). Recursive Partitioning for Heterogeneous Causal Effects. Proceedings of the National Academy of Sciences, 113(27), 7353-7360. DOI: 10.1073/pnas.1510489113 ↗
- 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 ↗
Slik siterer du denne siden
ScholarGate. (2026, June 3). Heterogeneous Treatment Effect Estimation via Propensity Score Matching. ScholarGate. https://scholargate.app/no/causal-inference/heterogeneous-treatment-effect-propensity-score-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.
- Differanse-i-differanser (DiD)Økonometri↔ compare
- Dobbel robust estimering (AIPW)Kausal inferens↔ compare
- Heterogen behandlingseffekt differanse-i-differanser (HTE-DiD)Kausal inferens↔ compare
- Matching-estimatorKausal inferens↔ compare
- Propensity Score MatchingForskningsstatistikk↔ compare
Referert av
Funnet en feil på denne siden? Rapporter eller foreslå en rettelse →