Ponderação Espacial por Escore de Propensão
A ponderação espacial por escore de propensão estende a ponderação por inversa de probabilidade de tratamento (IPTW) para cenários onde as unidades estão localizadas geograficamente e a atribuição de tratamento pode depender de fatores espaciais como localização, características do bairro ou agrupamento espacial. Ao incorporar covariáveis espaciais no modelo de escore de propensão e ajustar os erros padrão para autocorrelação espacial, produz estimativas causais mais credíveis a partir de dados geográficos observacionais.
Leia o método completo
Entre com uma conta gratuita para ler esta seção.
Mapa de métodos
A vizinhança de métodos relacionados — selecione um nó para explorar.
Fontes
- Keele, L., & Titiunik, R. (2015). Geographic Boundaries as Regression Discontinuities. Political Analysis, 23(1), 127-155. DOI: 10.1093/pan/mpu014 ↗
- 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 ↗
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Spatial Propensity Score Weighting for Causal Inference. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/causal-inference/spatial-propensity-score-weighting
Qual método?
Coloque este método ao lado dos seus pares mais próximos e leia-os lado a lado — a biblioteca dispõe os livros sobre a mesa; a escolha é sua.
- Regressão Geograficamente Ponderada (GWR)Análise espacial↔ comparar
- Ponderação pela Probabilidade Inversa de Tratamento (IPW / IPTW)Inferência causal↔ comparar
- Ponderação por Escore de Propensão (PEP / IPW)Inferência causal↔ comparar
- Difference-in-Differences EspacialInferência causal↔ comparar
- Pareamento Espacial por Escore de PropensãoInferência causal↔ comparar
- Design de Regressão por Descontinuidade Espacial (Spatial RDD)Inferência causal↔ comparar
Encontrou um problema nesta página? Relate ou sugira uma correção →