ScholarGate
Assistent
Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Spatial Propensity Score Weighting

Spatial propensity score weighting extends inverse probability of treatment weighting (IPTW) till inställningar där enheter är geografiskt lokaliserade och behandlingsfördelning kan bero på spatiala faktorer såsom plats, grannskapsegenskaper eller spatial klustring. Genom att införliva spatiala kovariater i propensity score-modellen och justera standardfel för spatial autokorrelation, producerar den mer trovärdiga kausala skattningar från observationella geografiska data.

Öppna i MethodMindSnartVideoSnartLadda ner bildspel

Läs hela metoden

Endast för medlemmar

Logga in med ett kostnadsfritt konto för att läsa avsnittet.

Logga in

Metodkarta

Närområdet av besläktade metoder — välj en nod för att utforska.

Källor

  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

Så citerar du den här sidan

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

Vilken metod?

Placera den här metoden bredvid sina närmaste släktingar och läs dem sida vid sida — biblioteket lägger fram böckerna på bordet; valet är ditt.

Jämför sida vid sida
ScholarGateSpatial Propensity Score Weighting (Spatial Propensity Score Weighting for Causal Inference). Hämtad 2026-06-15 från https://scholargate.app/sv/causal-inference/spatial-propensity-score-weighting · Datamängd: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026