Process / pipelinecausal-inference
Potrivirea scorului de propensitate
Potrivirea scorului de propensitate (PSM) este o metodă pentru reducerea biasului de confuzie în studiile observaționale prin echilibrarea caracteristicilor de bază între grupurile de tratament, simulând randomizarea. Dezvoltată de Rosenbaum și Rubin (1983), aceasta estimează probabilitatea de a primi tratament, având în vedere covariatele observate, apoi potrivește sau ponderează indivizii tratați și de control cu probabilități de tratament similare. Utilizată pe scară largă în medicină, epidemiologie și evaluarea politicilor atunci când studiile randomizate sunt infezabile sau neetice, permițând estimarea efectelor tratamentului în timp ce se controlează biasul de selecție.
Citește metoda completă
Doar pentru membri
AutentificareAutentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.
Harta metodelor
Vecinătatea metodelor înrudite — selectați un nod pentru a explora.
+114 altele
Surse
- 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 ↗
- Austin, P. C. (2011). An introduction to propensity score methods for reducing the effects of confounding. Multivariate Behavioral Research, 46(3), 399–424. DOI: 10.1080/00273171.2011.568786 ↗
- Rubin, D. B. (1974). Estimating causal effects of treatments in randomized and nonrandomized studies. Journal of Educational Psychology, 66(5), 688–701. DOI: 10.1037/h0037350 ↗
Cum se citează această pagină
ScholarGate. (2026, June 4). Propensity Score Matching and Weighting. ScholarGate. https://scholargate.app/ro/research-statistics/propensity-score-matching
Ce metodă?
Așezați această metodă lângă cele mai apropiate rude și citiți-le alăturat — biblioteca pune cărțile pe masă; alegerea vă aparține.
- Regresia LogisticăStatistică pentru cercetare↔ compară
- Analiza de regresie multiplăStatistică pentru cercetare↔ compară
- Analiza supraviețuiriiStatistică pentru cercetare↔ compară
Citat de
Potrivire Exactă Coarsened BayesianăDesign ex post facto bayesianVariabile Instrumentale Bayesiane (Bayesian IV)Estimatorul Bayesian de PotrivireCercetare cantitativă observațională bayesianăPotrivire Bazată pe Scorul de Propensitate BayesianPonderare Bayesiană Bazată pe Scorul de PropensionitateProiectarea regresiei bayesiene cu discontinuitateAnaliza de Sensibilitate Bayesiană pentru CauzalitateAlgoritmi de Descoperire Cauzală (PC, FCI, LiNGAM)Analiza Impactului CauzalPotrivirea Exactă Coarsened (CEM)Evaluarea Contrafactuală a Impactului (CIE)Evaluarea de Impact Contrafactual în Cercetarea EducaționalăIdentificarea cauzală cu grafuri aciclice direcționate (do-calculus)Difference-in-Differences (Diff-in-Diff)Diferența-în-Diferențe în Cercetarea EducaționalăEstimare Dublu Robustă (AIPW)Estimarea Dublu Robustă în Cercetarea EducaționalăEstimator de potrivire dinamicăPotrivirea dinamică a scorului de propensitatePonderarea prin entropieProiectarea Fuzzy Regression DiscontinuityProiectarea regresiei discontinue fuzzy în cercetarea educaționalăAnaliza de impact cauzal al efectului eterogen al tratamentuluiCoarsened Exact Matching pentru Efecte de Tratament EterogeneEvaluarea contrafactuală a impactului efectelor tratamentului eterogeneEstimator de Potrivire pentru Efecte Eterogene ale TratamentuluiPotrivirea scorului de propensitate pentru efecte de tratament eterogeneAnaliza de Sensibilitate a Efectelor de Tratament Eterogene pentru CauzalitateEfecte de Tratament Eterogene (CATE / Meta-învățători)Variabile Instrumentale în Cercetarea EducaționalăAnaliza seriilor de timp întrerupte (ITS)Serii de timp întrerupte în cercetarea educaționalăPonderarea prin probabilitatea inversă a tratamentului (IPW / IPTW)Ponderarea prin probabilitate inversă în cercetarea educaționalăEfectul Mediu Local al Tratamentului (LATE / CACE)Regresia LogisticăPotrivire Exactă Coarsened Augmentată cu Învățare Automată (ML-CEM)Evaluarea contrafactuală a impactului augmentată prin învățare automatăDiferența-în-diferențe augmentată cu învățare automată (ML-DiD)Echilibrarea entropiei augmentată cu învățare automatăVariabile Instrumentale Augmentate cu Învățare Automată (ML-IV)Estimator de potrivire augmentat prin învățare automatăPotrivirea scorurilor de propensitate augmentată cu învățare automatăDesign de Regresie Discontinuă Augmentat cu Învățare AutomatăAnaliză de sensibilitate augmentată prin învățare automată pentru cauzalitateModel structural marginal în cercetarea educaționalăStudiu caz-control cu perechi (Matched Case-Control Study)Studiu de cohortă cu perechi (Matched Cohort Study)Analiza Riscurilor Concurente PotriviteAnaliza Kaplan-Meier pentru Eșantioane PerecheStudiu caz-control imbricat cu perechiStudiu clinic de Faza II cu grupuri paraleleStudiu clinic de Faza III cu perechi potriviteStudiu de Fază IV cu PotrivireAnaliza de Supraviețuire cu Eșantioane PotriviteEstimator de potrivireMetode de Potrivire (CEM / Optimală / Genetică)Potrivire Exactă Coarsened Multi-perioadăEstimarea dublu robustă multi-perioadăEstimator de potrivire multi-perioadăImputare MultiplăPotrivirea Exactă Arefiată pe Date de PanouDiferențe în Diferențe pe Date Paneli (Panel DiD / TWFE)Estimator de potrivire pe date de tip panelPotrivirea scorului de propensitate pe date de panelPonderare prin scor de propensitate pentru date panelTestul placebo în cercetarea educaționalăEvaluarea politicilor prin potrivire exactă coarsened (CEM)Evaluarea Impactului Contrafactual (EIC) pentru Politici PubliceEvaluarea politicilor publice: Diferențe în diferențeEchilibrarea prin entropie pentru evaluarea politicilorRegresia discontinuă fuzzy pentru evaluarea politicilorEvaluarea politicilor cu variabile instrumentaleEvaluarea politicilor prin ponderare cu probabilitatea inversăEstimator de potrivire pentru evaluarea politicilorStudiul evenimentului pe date panel (Policy Evaluation Panel Event Study)Potrivirea scorului de propensitate pentru evaluarea politicilorPonderarea prin scorul de propensitate pentru evaluarea politicilorEvaluarea Politicilor: Design de Regresie DiscontinuăMetoda Controlului Sintetic pentru Evaluarea PoliticilorPonderarea Scorului de Propensitate (PSW / IPW)Ponderarea prin scorul de propensitate în cercetarea educaționalăDesignul de discontinuitate a regresiei (RDD)Designul regresiei prin discontinuitate (RDD)Designul regresiei cu discontinuitate în cercetarea educaționalăSerie de cazuri ajustată la riscStudiu Caz-Control Ajustat pentru RiscDesignul Caz-Cruce cu Risc AjustatStudiu de cohortă cu ajustare de riscAnaliza Riscurilor Concurente Ajustată la RiscCox Proportional Hazards ajustat la riscStudiu Epidemiologic Transversal Ajustat la RiscAnaliză Kaplan-Meier ajustată la riscStudiu de tip caz-control imbricat ajustat la riscStudiu de Faza IV ajustat la riscAnaliză de Supraviețuire Ajustată la RiscEvaluarea Robustă a Impactului ContrafactualRobust Fuzzy Regression Discontinuity DesignPonderarea Inversă a Probabilității Robuste (Robust IPW)Estimatorul robust de potrivire (potrivire corectată pentru bias)Potrivirea Robustă a Scorului de PropensitatePonderare Robustă Bazată pe Scoruri de PropensitateProiectarea robustă a regresiei cu discontinuitateAnaliza de Sensibilitate pentru CauzalitateAnaliza de sensibilitate pentru cauzalitate în cercetarea educaționalăAnaliza de Sensibilitate pentru Biasul Ascuns (Limitele Rosenbaum / E-value)Cercetare cauzal-comparativă asistată de simulareAnaliza Impactului Cauzal SpațialPotrivirea Exactă Spațial Coarsened (Spatial CEM)Evaluarea Contrafactuală Spațială a Impactului (SCIE)Estimarea Spațială Dublu RobustăPonderarea Inversă a Probabilității Spațiale (Spatial IPW)Estimator de potrivire spațialăPotrivirea spațială a scorului de propensitateDesignul de Regresie cu Discontinuitate Spațială (RDD Spațial)Analiza de Sensibilitate Spațială pentru CauzalitateMetoda de Control Sintetic SpațialAnaliza supraviețuiriiMetoda Controlului Sintetic (MCS)Metoda Controlului Sintetic în Cercetarea EducaționalăTwo-Stage Least Squares (2SLS)
Ai observat o problemă pe această pagină? Raportează sau sugerează o corectură →