เปรียบเทียบวิธี
ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้
| วิธีการจับคู่ (CEM / Optimal / Genetic)× | ผลกระทบเฉลี่ยเฉพาะที่ของการรักษา (Local Average Treatment Effect - LATE / CACE)× | |
|---|---|---|
| สาขาวิชา | การอนุมานเชิงสาเหตุ | การอนุมานเชิงสาเหตุ |
| ตระกูล | Regression model | Regression model |
| ปีกำเนิด≠ | 2012 | 1994 |
| ผู้ริเริ่ม≠ | Iacus, King & Porro (CEM); Hansen (optimal/full matching) | Imbens & Angrist (1994); Angrist, Imbens & Rubin (1996) |
| ประเภท≠ | Matching for causal inference | Instrumental-variable causal estimand |
| แหล่งต้นตำรับ≠ | Iacus, S. M., King, G., & Porro, G. (2012). Causal Inference without Balance Checking: Coarsened Exact Matching. Political Analysis, 20(1), 1-24. DOI ↗ | Imbens, G. W., & Angrist, J. D. (1994). Identification and Estimation of Local Average Treatment Effects. Econometrica, 62(2), 467-475. DOI ↗ |
| ชื่อเรียกอื่น≠ | coarsened exact matching, optimal matching, genetic matching, CEM | LATE, CACE, complier average causal effect, Yerel Ortalama Tedavi Etkisi (LATE / CACE) |
| ที่เกี่ยวข้อง | 5 | 5 |
| สรุป≠ | Matching Methods are a family of causal-inference techniques beyond propensity-score matching that pair treated and control units with similar covariates so that a treatment effect can be read off the balanced sample. The family includes Coarsened Exact Matching (Iacus, King & Porro, 2012), optimal matching, and genetic matching. | The Local Average Treatment Effect is an instrumental-variable estimand, introduced by Imbens and Angrist (1994) and formalised with Rubin (1996), that recovers the average treatment effect for the subpopulation of compliers — units whose treatment status is actually moved by the instrument. It is closely tied to compliance analysis. |
| ScholarGateชุดข้อมูล ↗ |
|
|