Robust Propensity Score Matching

Robust Propensity Score Matching (robust PSM) to quasi-eksperymentalna metoda wnioskowania przyczynowego, która łączy jednostki poddane oddziaływaniu z jednostkami kontrolnymi na podstawie ich oszacowanego prawdopodobieństwa otrzymania oddziaływania (wyniku skłonności), a następnie szacuje średni efekt oddziaływania, wykorzystując estymatory wariancji uwzględniające niepewność wprowadzoną przez samo oszacowanie wyniku skłonności. Korekta, opracowana przez Abadiego i Imbensa (2016), zapobiega mylnemu wnioskowaniu, które standardowy bootstrap lub analityczne formuły generują, gdy są naiwnie stosowane po dopasowaniu.