ScholarGate
ผู้ช่วย

เปรียบเทียบวิธี

ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้

Coarsened Exact Matching (CEM)×Difference-in-Differences (DiD)×
สาขาวิชาการอนุมานเชิงสาเหตุเศรษฐมิติ
ตระกูลRegression modelRegression model
ปีกำเนิด2011-20121994
ผู้ริเริ่มIacus, King, & PorroCard & Krueger (canonical 1994 application); Angrist & Pischke (textbook treatment)
ประเภทMatching / causal inferenceCausal inference / panel regression
แหล่งต้นตำรับIacus, S. M., King, G., & Porro, G. (2012). Causal Inference without Balance Checking: Coarsened Exact Matching. Political Analysis, 20(1), 1-24. DOI ↗Angrist, J. D., & Pischke, J.-S. (2009). Mostly Harmless Econometrics: An Empiricist's Companion. Princeton University Press. ISBN: 978-0691120355
ชื่อเรียกอื่นCEM, coarsened matching, monotonic imbalance bounding matchingdiff-in-diff, DiD, Farkların Farkı (Diff-in-Diff)
ที่เกี่ยวข้อง65
สรุปCoarsened Exact Matching is a preprocessing method that achieves covariate balance by temporarily coarsening continuous variables into bins, exactly matching treated and control units within those bins, and then discarding all unmatched units. Introduced by Iacus, King, and Porro (2011, 2012), it bounds imbalance on each covariate independently, yielding a matched sample on which any estimator can be applied without relying on a propensity score model.Difference-in-Differences is a causal-inference method that estimates the effect of an intervention by comparing how a treatment group and a control group change over time. Made famous by Card and Krueger's 1994 minimum-wage study and developed in Angrist and Pischke's Mostly Harmless Econometrics, it isolates the treatment effect as the difference between the two groups' before-after changes.
ScholarGateชุดข้อมูล
  1. v1
  2. 2 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED

ไปที่หน้าค้นหา ดาวน์โหลดสไลด์

ScholarGateเปรียบเทียบวิธี: Coarsened Exact Matching · Difference-in-Differences. สืบค้นเมื่อ 2026-06-17 จาก https://scholargate.app/th/compare