เปรียบเทียบวิธี
ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้
| ตัวแปรเครื่องมือผ่านวิธีกำลังสองน้อยที่สุดสองขั้นตอน (IV/2SLS)× | การจับคู่คะแนนแนวโน้ม× | |
|---|---|---|
| สาขาวิชา≠ | การอนุมานเชิงสาเหตุ | สถิติการวิจัย |
| ตระกูล≠ | Regression model | Process / pipeline |
| ปีกำเนิด≠ | 2009 | 1983 |
| ผู้ริเริ่ม≠ | Angrist & Pischke (textbook treatment); Stock & Yogo (weak-instrument theory) | Paul Rosenbaum and Donald Rubin |
| ประเภท≠ | Instrumental-variables regression | Method |
| แหล่งต้นตำรับ≠ | Angrist, J. D. & Pischke, J. S. (2009). Mostly Harmless Econometrics: An Empiricist's Companion. Princeton University Press. ISBN: 978-0691120355 | 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 ↗ |
| ชื่อเรียกอื่น≠ | instrumental variables, IV estimation, 2SLS, instrumental variable regression | PSM, propensity score weighting, covariate balance |
| ที่เกี่ยวข้อง≠ | 5 | 3 |
| สรุป≠ | IV/2SLS is a two-stage estimation method that recovers the causal effect of an endogenous regressor by isolating the part of its variation driven by an external instrument. It is the workhorse identification strategy in modern applied econometrics, developed at length in Angrist and Pischke's Mostly Harmless Econometrics (2009). | Propensity score matching (PSM) is a method for reducing confounding bias in observational studies by balancing baseline characteristics between treatment groups, simulating randomization. Developed by Rosenbaum and Rubin (1983), it estimates the probability of receiving treatment given observed covariates, then matches or weights treated and control individuals with similar treatment probabilities. Widely used in medicine, epidemiology, and policy evaluation when randomized trials are infeasible or unethical, enabling estimation of treatment effects while controlling for selection bias. |
| ScholarGateชุดข้อมูล ↗ |
|
|