Inverse Probability Weighting i utdanningsforskning
Inverse Probability Weighting (IPW) er en kausal inferens-teknikk som revekter observasjonsdata fra utdanningssektoren for å etterligne et randomisert eksperiment. Hver student eller skole tildeles en vekt lik inversen av sannsynligheten for at de mottok behandlingen – og skaper dermed en pseudo-populasjon der programdeltakelse er uavhengig av målte bakgrunnskarakteristikker. Metoden brukes mye i utdanningsforskning for å evaluere skoleprogrammer, intervensjoner og politikk basert på administrative data eller spørreundersøkelsesdata.
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
- Hirano, K., Imbens, G. W., & Ridder, G. (2003). Efficient Estimation of Average Treatment Effects Using the Estimated Propensity Score. Econometrica, 71(4), 1161-1189. DOI: 10.1111/1468-0262.00442 ↗
- Stuart, E. A. (2010). Matching Methods for Causal Inference: A Review and a Look Forward. Statistical Science, 25(1), 1-21. DOI: 10.1214/09-STS313 ↗
Slik siterer du denne siden
ScholarGate. (2026, June 3). Inverse Probability Weighting for Causal Inference in Education Research. ScholarGate. https://scholargate.app/no/causal-inference/inverse-probability-weighting-in-education-research
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)Kausal inferens↔ compare
- Differanse-i-differanser (DiD)Økonometri↔ compare
- Dobbel robust estimering (AIPW)Kausal inferens↔ compare
- Instrumentelle variabler (IV) metode for kausal inferensHelseøkonomi↔ compare
- Propensity Score MatchingForskningsstatistikk↔ compare
- Regresjonsdiskontinuitetsdesign (RDD)Kausal inferens↔ compare
Funnet en feil på denne siden? Rapporter eller foreslå en rettelse →