เปรียบเทียบวิธี
ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้
| การประเมินนโยบายด้วยการถ่วงน้ำหนักด้วยความน่าจะเป็นผกผัน× | การถ่วงน้ำหนักด้วยคะแนนแนวโน้ม (Propensity Score Weighting - PSW / IPW)× | |
|---|---|---|
| สาขาวิชา | การอนุมานเชิงสาเหตุ | การอนุมานเชิงสาเหตุ |
| ตระกูล | Regression model | Regression model |
| ปีกำเนิด≠ | 1952 (IPW origin); 2000s (policy evaluation application) | 1983 (propensity score); 2003 (efficient IPW estimator) |
| ผู้ริเริ่ม≠ | Horvitz & Thompson (1952); extended to causal policy settings by Robins, Hernan & Brumback (2000) and Imbens & Wooldridge (2009) | Rosenbaum & Rubin (propensity score); Hirano, Imbens & Ridder (efficient weighting) |
| ประเภท≠ | Reweighting estimator for causal policy analysis | Causal inference / reweighting |
| แหล่งต้นตำรับ≠ | Imbens, G. W., & Wooldridge, J. M. (2009). Recent Developments in the Econometrics of Program Evaluation. Journal of Economic Literature, 47(1), 5-86. DOI ↗ | 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≠ | IPW policy evaluation, propensity-weighted policy analysis, inverse probability of treatment weighting | PSW, inverse probability weighting, IPW, propensity-based weighting |
| ที่เกี่ยวข้อง | 6 | 6 |
| สรุป≠ | Policy evaluation inverse probability weighting (IPW) uses estimated propensity scores to reweight observed units so that the weighted sample mimics a randomised experiment. Each unit is weighted by the inverse of its probability of receiving the policy, creating a pseudo-population in which treatment assignment is independent of observed covariates and the average treatment effect (ATE) can be read off directly. | Propensity score weighting is a causal-inference method that reweights observations so that the covariate distributions of treated and untreated units look exchangeable, enabling unbiased estimation of average treatment effects from observational data. Each unit receives a weight that is the inverse of its probability of receiving the treatment it actually received — a strategy formalised by Rosenbaum and Rubin (1983) and given its efficient semiparametric form by Hirano, Imbens and Ridder (2003). |
| ScholarGateชุดข้อมูล ↗ |
|
|