Wielo-okresowe dopasowanie przez zaostrzenie (Multi-period Coarsened Exact Matching)
Wielo-okresowe dopasowanie przez zaostrzenie (multi-period CEM) rozszerza ramy CEM autorstwa Iacusa, Kinga i Porro na dane podłużne z wieloma okresami przed i po leczeniu. Grupuje zmienne ciągłe w zaostrzone kategorie, dopasowuje jednostki leczone i kontrolne, które wpadają do tych samych komórek we wszystkich istotnych okresach czasu, a następnie szacuje ważoną średnią efektu leczenia, która uwzględnia strukturę czasową.
Przeczytaj pełny opis metody
Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.
Mapa metod
Sąsiedztwo pokrewnych metod — wybierz węzeł, aby je zgłębić.
Źródła
- 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 ↗
- Imai, K., Kim, I. S., & Wang, E. H. (2021). Matching methods for causal inference with time-series cross-sectional data. American Journal of Political Science, 67(3), 587-605. DOI: 10.1111/ajps.12685 ↗
Jak cytować tę stronę
ScholarGate. (2026, June 3). Multi-period Coarsened Exact Matching Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/pl/causal-inference/multi-period-coarsened-exact-matching
Która metoda?
Zestaw tę metodę z najbliższymi jej krewnymi i czytaj je obok siebie — biblioteka kładzie księgi na stole; wybór należy do Ciebie.
- Coarsened Exact Matching (CEM)Wnioskowanie przyczynowe↔ porównaj
- Metoda różnic w różnicach (Diff-in-Diff)Ekonometria↔ porównaj
- Entropy BalancingWnioskowanie przyczynowe↔ porównaj
- Estymator dopasowującyWnioskowanie przyczynowe↔ porównaj
- Dopasowywanie przybliżonej dokładności dla danych panelowychWnioskowanie przyczynowe↔ porównaj
- Dopasowanie wyników skłonnościStatystyka w badaniach↔ porównaj
Similar methods
Widzisz błąd na tej stronie? Zgłoś go lub zaproponuj poprawkę →