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Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Coarsened Exact Matching (CEM)

Coarsened Exact Matching é um método de pré-processamento que alcança o balanço de covariáveis ao agrupar temporariamente variáveis contínuas em bins, realizando o emparelhamento exato de unidades tratadas e de controle dentro desses bins, e então descartando todas as unidades não emparelhadas. Introduzido por Iacus, King e Porro (2011, 2012), ele limita o desequilíbrio em cada covariável independentemente, produzindo uma amostra emparelhada na qual qualquer estimador pode ser aplicado sem depender de um modelo de escore de propensão.

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Fontes

  1. 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
  2. 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

Como citar esta página

ScholarGate. (2026, June 3). Coarsened Exact Matching Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/causal-inference/coarsened-exact-matching

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Referenciado por

ScholarGateCoarsened Exact Matching (Coarsened Exact Matching Estimator). Recuperado em 2026-06-17 de https://scholargate.app/pt/causal-inference/coarsened-exact-matching · Conjunto de dados: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026