Process / pipelinecausal-inference
Метод подбора на основе оценки склонности
Подбор на основе оценки склонности (PSM) — это метод снижения систематической ошибки смешения в наблюдательных исследованиях путем балансировки исходных характеристик между группами лечения, имитируя рандомизацию. Разработанный Розенбаумом и Рубином (1983), он оценивает вероятность получения лечения с учетом наблюдаемых ковариат, а затем подбирает или взвешивает индивидов, получавших лечение, и контрольных индивидов с аналогичными вероятностями лечения. Широко используется в медицине, эпидемиологии и оценке политики, когда рандомизированные испытания невозможны или неэтичны, что позволяет оценить эффекты лечения при одновременном контроле систематической ошибки отбора.
Читать метод полностью
Только для участников
ВойтиВойдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Карта метода
Окружение родственных методов — выберите узел, чтобы перейти к нему.
+ ещё 114
Источники
- 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 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 4). Propensity Score Matching and Weighting. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/research-statistics/propensity-score-matching
Какой метод?
Поставьте этот метод рядом с ближайшими родственными и прочитайте их бок о бок — библиотека выкладывает книги на стол, а выбор за вами.
- Логистическая регрессияСтатистика исследований↔ сравнить
- Множественный регрессионный анализСтатистика исследований↔ сравнить
- Анализ выживаемостиСтатистика исследований↔ сравнить
Упоминается в
Байесовское укрупненное точное согласованиеБайесовский экс пост факто дизайнБайесовский метод инструментальных переменных (Bayesian IV)Байесовский Оценщик СопоставленияБайесовские количественные исследования на основе наблюденийБайесовское сопоставление по показателю склонностиБайесовское взвешивание по показателю склонностиБайесовский дизайн регрессионного разрываБайесовский анализ чувствительности для причинно-следственных связейАлгоритмы каузального обнаружения (PC, FCI, LiNGAM)Анализ причинно-следственного воздействия (Causal Impact Analysis)Укрупненное точное сопоставление (CEM)Контрфактическая оценка воздействия (CIE)Контрфактическая оценка воздействия в исследованиях образованияDAG Causal IdentificationРазность разностей (Difference-in-Differences, DiD)Метод «разность разностей» в исследованиях образованияДвухробастное оценивание (AIPW)Двойная робастность оценки в образовательных исследованияхДинамический оценочный метод подбора парDynamic Propensity Score MatchingЭнтропийное балансированиеНечеткий регрессионный разрывный дизайнНечёткий регрессионный разрывный дизайн в исследованиях образованияАнализ каузального воздействия с гетерогенными эффектами воздействияГетерогенный анализ эффекта воздействия методом грубого точного согласованияHeterogeneous treatment effect Counterfactual impact evaluationHeterogeneous Treatment Effect Matching EstimatorСопоставление по показателю склонности для гетерогенных эффектов воздействияHeterogeneous Treatment Effect Sensitivity Analysis for CausalityГетерогенные эффекты воздействия (CATE / Мета-обучающиеся)Инструментальные переменные в исследованиях образованияАнализ прерванных временных рядов (Interrupted Time Series, ITS)Анализ прерванных временных рядов в педагогических исследованияхВзвешивание по обратной вероятности лечения (IPW / IPTW)Inverse Probability Weighting in Education ResearchЛокальный средний эффект воздействия (LATE / CACE)Логистическая регрессияМашинное обучение с дополненным укрупненным точным согласованием (ML-CEM)Машинное обучение с дополненной оценкой контрфактического воздействияМашинное обучение с дополненным методом разностей разностей (ML-DiD)Машинное обучение с аугментацией энтропийным балансомИнструментальные переменные с применением машинного обучения (ML-IV)Оценщик на основе согласования с расширением машинного обученияМашинное обучение с дополненной оценкой склонности (ML-PSM)Регрессионный разрывный дизайн, дополненный машинным обучениемМашинное обучение-аугментированный анализ чувствительности для причинностиМаргинальная структурная модель в образовательных исследованияхИсследование «случай-контроль» с подбором парКогортное исследование с подбором (matched cohort study)Анализ конкурирующих рисков с подбором парАнализ Каплана-Майера для связанных выборокСогласованное вложенное случай-контрольСогласованное исследование Фазы IIСопоставимое клиническое исследование III фазыСопоставительное исследование IV фазыСопоставительный анализ выживаемостиОце́нка методом подбора пар (Matching Estimator)Методы подбора пар (CEM / Оптимальный / Генетический)Многопериодное точное грубое сопоставлениеМультипериодная двукратно робастная оценкаОценщик на основе сопоставления за несколько периодовМножественная импутацияПанельный метод точного согласования с укрупнениемПанельные данные, разность разностей (Panel DiD / TWFE)Оценщик на основе сопоставления панельных данныхСопоставление по показателю склонности на панельных данныхВзвешивание на основе показателя склонности для панельных данныхТест на плацебо в образовательных исследованияхОценка политики посредством редуцированного точного согласования (CEM)Policy Evaluation Counterfactual Impact EvaluationОценка политики Разность разностейБалансировка энтропией для оценки политикиНечеткий регрессионный разрыв для оценки политикиОценка политики с использованием инструментальных переменныхОценка политики с помощью взвешивания по обратной вероятностиОценщик на основе сопоставления для оценки политикиПанельное исследование событий политикиСопоставление по показателю склонности для оценки политикиВзвешивание на основе показателя склонности для оценки политикиРегрессионный дизайн разрыва (Policy Evaluation Regression Discontinuity Design)Синтетический метод контроля для оценки политикиВзвешивание на основе оценки склонности (PSW / IPW)Взвешивание на основе показателя склонности в образовательных исследованияхРегрессионный разрывный дизайн (RDD)Регрессионный разрывный дизайн (RDD)Regression discontinuity design in education researchСерия случаев с поправкой на рискИсследование «случай-контроль» с поправкой на рискДизайн "случай-перекрестный" с поправкой на рискКогортное исследование с поправкой на рискАнализ конкурирующих рисков с поправкой на рискРегрессия Кокса с поправкой на рискЭпидемиологическое исследование поперечного среза с поправкой на рискАнализ Каплана-Мейера с поправкой на рискВложенное исследование «случай-контроль» с поправкой на рискИсследование Фазы IV с поправкой на рискАнализ выживаемости с поправкой на рискРобастная оценка контрфактического воздействияНадежный нечеткий регрессионный разрывный дизайнРобастное взвешивание по обратной вероятности (Robust IPW)Робастный оценщик на основе подбора пар (с коррекцией смещения)Робастное сопоставление по показателю склонностиРобастное взвешивание на основе оценки склонностиРобастный регрессионный дизайн разрыва (Robust Regression Discontinuity Design)Анализ чувствительности для причинно-следственных связейSensitivity analysis for causality in education researchАнализ чувствительности к скрытой предвзятости (границы Розенбаума / E-значение)Симуляционное каузально-сравнительное исследованиеПространственный анализ причинно-следственного воздействияПространственное приближенное точное согласование (Spatial CEM)Пространственная контрфактическая оценка воздействия (SCIE)Пространственная двойная робастная оценкаПространственное взвешивание по обратной вероятности (Spatial IPW)Пространственный метод подбора парSpatial Propensity Score MatchingПространственный регрессионный разрывной дизайн (Spatial RDD)Пространственный анализ чувствительности для причинно-следственных связейПространственный метод синтетического контроляАнализ выживаемостиСинтетический метод контроля (SCM)Метод синтетического контроля в исследованиях образованияTwo-Stage Least Squares (2SLS)
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →