เปรียบเทียบวิธี

	Inverse Probability Weighting (IPW / IPTW) การถ่วงน้ำหนักด้วยความน่าจะเป็นผกผัน	การวิเคราะห์การถ่ายทอดเหตุผลเชิงสาเหตุ (ผลกระทบโดยตรงและโดยอ้อมตามธรรมชาติ)
สาขาวิชา	การอนุมานเชิงสาเหตุ	การอนุมานเชิงสาเหตุ
ตระกูล	Regression model	Regression model
ปีกำเนิด	2000	2010
ผู้ริเริ่ม	Robins, Hernán & Brumback	Pearl (2001); general framework by Imai, Keele & Tingley (2010)
ประเภท	Causal inference weighting estimator	Counterfactual causal decomposition
แหล่งต้นตำรับ	Robins, J. M., Hernán, M. A., & Brumback, B. (2000). Marginal Structural Models and Causal Inference in Epidemiology. Epidemiology, 11(5), 550-560.	Pearl, J. (2001). Direct and Indirect Effects. In Proceedings of the Seventeenth Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI), 411-420.
ชื่อเรียกอื่น	IPW, IPTW, inverse probability of treatment weighting, marginal structural model weighting	natural direct effect, natural indirect effect, NDE / NIE decomposition, counterfactual mediation
ที่เกี่ยวข้อง	5	5
สรุป	Inverse Probability Weighting is a causal-inference method that assigns each observation a weight equal to the inverse of its probability of receiving the treatment it actually received. Introduced by Robins, Hernán and Brumback (2000) for marginal structural models, it builds a pseudo-population in which treatment is independent of measured confounders, balancing selection bias.	Causal mediation analysis is a counterfactual framework that splits a treatment's total effect into a Natural Direct Effect (NDE) and a Natural Indirect Effect (NIE) that runs through a mediator. The modern general approach was formalised by Pearl (2001) and Imai, Keele and Tingley (2010), giving the decomposition a precise causal interpretation.