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Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Ponderação por Probabilidade Inversa Espacial (Spatial IPW)

A Ponderação por Probabilidade Inversa Espacial (Spatial IPW) estende o estimador clássico de IPW para contextos em que as unidades são georreferenciadas e a localização espacial é uma dimensão de confusão. Ao incorporar coordenadas geográficas ou proximidade espacial no modelo de escore de propensão, ela repondera a amostra observada de modo que os grupos de tratamento e controle sejam balanceados não apenas em covariáveis medidas, mas também na estrutura espacial, permitindo inferência causal crível a partir de dados observacionais espacialmente indexados.

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Fontes

  1. Hirano, K., Imbens, G. W., & Ridder, G. (2003). Efficient Estimation of Average Treatment Effects Using the Estimated Propensity Score. Econometrica, 71(4), 1161-1189. DOI: 10.1111/1468-0262.00442
  2. Papadogeorgou, G., Choirat, C., & Zigler, C. M. (2019). Adjusting for unmeasured spatial confounding with distance adjusted propensity score matching. Biostatistics, 20(2), 256-272. DOI: 10.1093/biostatistics/kxx074

Como citar esta página

ScholarGate. (2026, June 3). Spatial Inverse Probability Weighting Estimator. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/causal-inference/spatial-inverse-probability-weighting

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Referenciado por

ScholarGateSpatial Inverse Probability Weighting (Spatial Inverse Probability Weighting Estimator). Recuperado em 2026-06-15 de https://scholargate.app/pt/causal-inference/spatial-inverse-probability-weighting · Conjunto de dados: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026