Propensity Score Matching para Avaliação de Políticas
O Propensity Score Matching (PSM) para Avaliação de Políticas aplica o framework do propensity score — originalmente desenvolvido por Rosenbaum e Rubin (1983) e operacionalizado para avaliação de programas por Heckman et al. (1997) — para estimar o efeito causal de uma intervenção política. Ele constrói um grupo de comparação credível a partir de não participantes, pareando-os com participantes com base em sua probabilidade estimada de receber o tratamento, permitindo a estimação de efeitos não enviesados sem atribuição aleatória.
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Fontes
- 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 ↗
- Heckman, J. J., Ichimura, H., & Todd, P. E. (1997). Matching as an econometric evaluation estimator: Evidence from evaluating a job training programme. Review of Economic Studies, 64(4), 605-654. DOI: 10.2307/2971733 ↗
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Propensity Score Matching for Policy Evaluation. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/causal-inference/policy-evaluation-propensity-score-matching
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- Coarsened Exact Matching (CEM)Inferência causal↔ comparar
- Diferenças em Diferenças (DiD)Econometria↔ comparar
- Estimativa Duplamente Robusta (AIPW)Inferência causal↔ comparar
- Ponderação pela Probabilidade Inversa de Tratamento (IPW / IPTW)Inferência causal↔ comparar
- Propensity Score MatchingEstatística para pesquisa↔ comparar
- Ponderação por Escore de Propensão (PEP / IPW)Inferência causal↔ comparar
Referenciado por
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