Robust Propensity Score Matching
Robust Propensity Score Matching (robust PSM) er en kvasi-eksperimentell metode for kausal inferens som parer behandlede og kontrollenheter basert på deres estimerte sannsynlighet for å motta behandling (propensitetsscoren), og deretter estimerer den gjennomsnittlige behandlingseffekten ved hjelp av variansestimatorer som tar hensyn til usikkerheten som oppstår ved estimering av selve propensitetsscoren. Korreksjonen, utviklet av Abadie og Imbens (2016), forhindrer villedende inferens som standard bootstrap- eller analytiske formler gir når de anvendes naivt etter matching.
Les hele metoden
Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.
Metodekart
Nabolaget av beslektede metoder — velg en node for å utforske.
Kilder
- Abadie, A., & Imbens, G. W. (2016). Matching on the Estimated Propensity Score. Econometrica, 84(2), 781-807. DOI: 10.3982/ECTA11293 ↗
- 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). Robust Propensity Score Matching Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/no/causal-inference/robust-propensity-score-matching
Hvilken metode?
Sett denne metoden ved siden av sin nærmeste slektning og les dem side om side — biblioteket legger bøkene på bordet; valget er ditt.
- Coarsened Exact Matching (CEM)Kausal inferens↔ sammenlign
- Dobbel robust estimering (AIPW)Kausal inferens↔ sammenlign
- Inverse Probability of Treatment Weighting (IPW / IPTW)Kausal inferens↔ sammenlign
- Matching-estimatorKausal inferens↔ sammenlign
- Propensity Score MatchingForskningsstatistikk↔ sammenlign
- Propensity Score Weighting (PSW / IPW)Kausal inferens↔ sammenlign
Funnet en feil på denne siden? Rapporter eller foreslå en rettelse →