ScholarGate
Asistent
Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Ponderarea scorului de propensitate spațială

Ponderarea scorului de propensitate spațială extinde ponderarea prin inversul probabilității de tratament (IPTW) la situațiile în care unitățile sunt localizate geografic, iar alocarea tratamentului poate depinde de factori spațiali precum locația, caracteristicile vecinătății sau gruparea spațială. Prin încorporarea covariabilelor spațiale în modelul scorului de propensitate și ajustarea erorilor standard pentru autocorelarea spațială, aceasta produce estimări cauzale mai credibile din datele geografice observaționale.

Deschide în MethodMindÎn curândVideoÎn curândDownload slides

Citește metoda completă

Doar pentru membri

Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.

Autentificare

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Surse

  1. Keele, L., & Titiunik, R. (2015). Geographic Boundaries as Regression Discontinuities. Political Analysis, 23(1), 127-155. DOI: 10.1093/pan/mpu014
  2. 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

Cum se citează această pagină

ScholarGate. (2026, June 3). Spatial Propensity Score Weighting for Causal Inference. ScholarGate. https://scholargate.app/ro/causal-inference/spatial-propensity-score-weighting

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side
ScholarGateSpatial Propensity Score Weighting (Spatial Propensity Score Weighting for Causal Inference). Preluat la 2026-06-15 de pe https://scholargate.app/ro/causal-inference/spatial-propensity-score-weighting · Set de date: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026