Process / pipelinecausal-inference
Dopasowanie wyników skłonności
Dopasowanie wyników skłonności (PSM) to metoda redukcji błędu zakłócenia w badaniach obserwacyjnych poprzez równoważenie charakterystyk wyjściowych między grupami leczonymi, symulując randomizację. Opracowana przez Rosenbauma i Rubina (1983), szacuje prawdopodobieństwo otrzymania leczenia na podstawie obserwowanych kowariant, a następnie dopasowuje lub waży osoby leczone i kontrolne o podobnych prawdopodobieństwach leczenia. Szeroko stosowana w medycynie, epidemiologii i ocenie polityki, gdy badania randomizowane są niewykonalne lub nieetyczne, umożliwiając oszacowanie efektów leczenia przy jednoczesnej kontroli błędu selekcji.
Przeczytaj pełny opis metody
Tylko dla członków
Zaloguj sięZaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.
Mapa metod
Sąsiedztwo pokrewnych metod — wybierz węzeł, aby je zgłębić.
+114 więcej
Źródła
- 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 ↗
- Austin, P. C. (2011). An introduction to propensity score methods for reducing the effects of confounding. Multivariate Behavioral Research, 46(3), 399–424. DOI: 10.1080/00273171.2011.568786 ↗
- Rubin, D. B. (1974). Estimating causal effects of treatments in randomized and nonrandomized studies. Journal of Educational Psychology, 66(5), 688–701. DOI: 10.1037/h0037350 ↗
Jak cytować tę stronę
ScholarGate. (2026, June 4). Propensity Score Matching and Weighting. ScholarGate. https://scholargate.app/pl/research-statistics/propensity-score-matching
Która metoda?
Zestaw tę metodę z najbliższymi jej krewnymi i czytaj je obok siebie — biblioteka kładzie księgi na stole; wybór należy do Ciebie.
- Regresja logistycznaStatystyka w badaniach↔ porównaj
- Analiza regresji wielorakiejStatystyka w badaniach↔ porównaj
- Analiza przeżyciaStatystyka w badaniach↔ porównaj
Cytowana przez
Bayesowskie dopasowanie dokładne zgrubneProjekt bayesowski ex post factoZmienne instrumentalne w ujęciu bayesowskim (Bayesian IV)Estymator bayesowskiego dopasowaniaBayesowska ilościowa analiza obserwacyjnaBayesian Propensity Score MatchingBayesowskie ważenie z wykorzystaniem wyniku skłonnościBayesowska regresja z przerwąBayesowska analiza wrażliwości dla przyczynowościAlgorytmy odkrywania przyczynowości (PC, FCI, LiNGAM)Analiza wpływu przyczynowegoCoarsened Exact Matching (CEM)Ewaluacja wpływu metodą kontrfaktyczną (CIE)Ewaluacja wpływu metodą kontrfaktyczną w badaniach edukacyjnychDAG Causal IdentificationMetoda różnic w różnicach (Diff-in-Diff)Metoda Difference-in-Differences w badaniach edukacyjnychEstymacja podwójnie odporna (AIPW)Estymacja podwójnie odporna (DR) w badaniach edukacyjnychEstymator dynamicznego dopasowaniaDynamiczne dopasowanie na podstawie skłonności (DPSM)Entropy BalancingFuzzy Regression DiscontinuityFuzzy Regression Discontinuity in Education ResearchHeterogeneous treatment effect Causal impact analysisHeterogeniczne dopasowanie dokładne z zagregowaniem efektów przyczynowychHeterogeneous treatment effect Counterfactual impact evaluationEstymator dopasowania heterogenicznych efektów przyczynowychHeterogeneous Treatment Effect Propensity Score MatchingHeterogeneous Treatment Effect Sensitivity Analysis for CausalityHeterogeniczne efekty przyczynowe (CATE / Meta-uczniowie)Zmienne instrumentalne w badaniach edukacyjnychAnaliza przerwanych szeregów czasowych (ITS)Analiza przerwanych szeregów czasowych w badaniach edukacyjnychWażenie odwrotnością prawdopodobieństwa leczenia (IPW / IPTW)Ważenie odwrotnością prawdopodobieństwa w badaniach edukacyjnychLokalny Średni Efekt Oddziaływania (LATE / CACE)Regresja logistycznaMachine Learning-Augmented Coarsened Exact MatchingUczenie maszynowe wspomagające ewaluację wpływu kontrfaktycznegoUczenie maszynowe wspomagające metodę różnicy w różnicach (ML-DiD)Równoważenie entropii wspomagane uczeniem maszynowymInstrumentalne zmienne wspomagane uczeniem maszynowym (ML-IV)Estymator dopasowania rozszerzony o uczenie maszynoweDopasowanie wyników skłonności wspomagane uczeniem maszynowymUczenie maszynowe wspomagające projekt regresji nieciągłościUlepszona analizą wrażliwości uczeniem maszynowym dla przyczynowościModel strukturalny brzegowy w badaniach edukacyjnychBadanie dopasowane typu przypadek-kontrolaBadanie kohortowe z dopasowaniemAnaliza dopasowanych ryzyk konkurencyjnychDopasowana analiza Kaplana-MeieraDobierane badanie zagnieżdżone kohortowo-przypadkoweZrandomizowane badanie kliniczne Fazy II z dopasowaniemZrandomizowana próba kliniczna III fazy z dobieraniemBadanie w fazie IV z dopasowaniemAnaliza przeżycia z dopasowaniemEstymator dopasowującyMetody dopasowania (CEM / Optymalne / Genetyczne)Multi-period Coarsened Exact MatchingEstymacja wielookresowa podwójnie odpornaEstymator dopasowania wielookresowegoUzupełnianie wielokrotneDopasowywanie przybliżonej dokładności dla danych panelowychPanel Data Difference-in-Differences (Panel DiD / TWFE)Estymator dopasowania danych panelowychDopasowywanie skłonności w danych panelowychWażenie danych panelowych za pomocą skłonności (Propensity Score Weighting)Test placebo w badaniach edukacyjnychOcena polityki za pomocą dopasowania z uściśleniem (CEM)Ocena Polityki Ewaluacja Wpływu Kontrfaktycznego (CIE)Ocena polityki różnicą w różnicachRównoważenie entropowe w ocenie politykiRozmyta regresja skokowa w ocenie politykiOcena polityki z wykorzystaniem zmiennych instrumentalnychOcena polityki ważenie odwrotnością prawdopodobieństwaEstymator dopasowania do oceny politykiPanel Event Study (zdarzenia polityki)Dopasowywanie wyników skłonności w ocenie politykiOcena polityki ważona wynikiem skłonnościOcena Polityki Projekt Ucięcia RegresjiMetoda Kontroli Syntetycznej do Oceny PolitykiWażenie z wykorzystaniem wyniku skłonności (PSW / IPW)Propensity Score Weighting in Education ResearchMetoda regresji z nieciągłością (RDD)Regresywny projekt nieciągłości (RDD)Projekt regresji z przerwaniami w badaniach edukacyjnychSeria przypadków skorygowana o ryzykoBadanie kliniczno-kontrolne z uwzględnieniem ryzykaRyzyko-skorygowany schemat przypadek-krzyżówkaBadanie kohortowe z korektą ryzykaAnaliza ryzyka skorygowanego w kontekście konkurencyjnych ryzykRegresja proporcjonalnego hazardu Coxa skorygowana o ryzykoRandomizowane badanie epidemiologiczne przekrojowe z korektą ryzykaAnaliza Kaplana-Meiera skorygowana o ryzykoBadanie z uwzględnieniem ryzyka typu nested case-controlBadanie fazy IV z korektą ryzykaAnaliza przeżycia skorygowana o ryzykoSolidna ocena wpływu kontrfaktycznegoRobust Fuzzy Regression Discontinuity DesignRobust Inverse Probability Weighting (Robust IPW)Estymator dopasowania odpornego (dopasowanie skorygowane o błąd)Robust Propensity Score MatchingZrównoważone ważenie skłonności warunkowejRobust Regression Discontinuity DesignAnaliza wrażliwości dla przyczynowościAnaliza wrażliwości przyczynowości w badaniach edukacyjnychAnaliza wrażliwości na ukryty błąd (progi Rosenbauma / E-wartość)Badania przyczynowo-porównawcze wspomagane symulacjąAnaliza przestrемых efektów przyczynowychPrzestrzenne dopasowanie przez ujednolicenie (Spatial CEM)Przestrzenna ewaluacja wpływu kontrfaktycznego (SCIE)Przestrzenna estymacja podwójnie odpornaPrzestrzenne ważenie odwrotnością prawdopodobieństwa (Spatial IPW)Estymator dopasowania przestrzennegoPrzestrzenne dopasowanie wyników skłonności (Spatial Propensity Score Matching)Przestrzenny projekt regresji z przerwą (Spatial RDD)Analiza wrażliwości przestrzennej dla przyczynowościPrzestrzenna Metoda Syntetycznej KontroliAnaliza przeżyciaMetoda syntetycznej kontroli (SCM)Metoda syntetycznej kontroli w badaniach edukacyjnychZmienne instrumentalne za pomocą dwuetapowych najmniejszych kwadratów (IV/2SLS)
Widzisz błąd na tej stronie? Zgłoś go lub zaproponuj poprawkę →