Policy Evaluation via Coarsened Exact Matching (CEM)
Coarsened Exact Matching (CEM) er en kvasi-eksperimentell kausal-inferens-teknikk som skaper balanserte behandlings- og kontrollgrupper fra observasjonsdata ved midlertidig å grovsortere kovariater i intervaller, eksakt matche enheter innenfor disse intervallene, og deretter beskjære uoverensstemmende observasjoner før estimering av politikk-effekter. Introdusert av Iacus, King og Porro, tilhører CEM familien av matchende metoder for monoton ubalansebegrensning og er spesielt populær innen politikk-evaluering.
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
- 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 ↗
- Iacus, S. M., King, G., & Porro, G. (2011). Multivariate matching methods that are monotonic imbalance bounding. Journal of the American Statistical Association, 106(493), 345-361. DOI: 10.1198/jasa.2011.tm09599 ↗
Slik siterer du denne siden
ScholarGate. (2026, June 3). Coarsened Exact Matching for Policy Evaluation. ScholarGate. https://scholargate.app/no/causal-inference/policy-evaluation-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.
- Differanse-i-differanser (DiD)Økonometri↔ compare
- Entropy BalancingKausal inferens↔ compare
- Inverse Probability of Treatment Weighting (IPW / IPTW)Kausal inferens↔ compare
- Propensity Score MatchingForskningsstatistikk↔ compare
- Syntetisk kontrollmetode (SCM)Kausal inferens↔ compare
Funnet en feil på denne siden? Rapporter eller foreslå en rettelse →