เปรียบเทียบวิธี

	แบบจำลองโครงสร้างตามขอบเขตสำหรับการประเมินนโยบาย	Inverse Probability Weighting (IPW / IPTW) การถ่วงน้ำหนักด้วยความน่าจะเป็นผกผัน
สาขาวิชา	การอนุมานเชิงสาเหตุ	การอนุมานเชิงสาเหตุ
ตระกูล	Regression model	Regression model
ปีกำเนิด	2000	2000
ผู้ริเริ่ม	James M. Robins, Miguel A. Hernan, Babette Brumback	Robins, Hernán & Brumback
ประเภท	Causal inference / weighted regression	Causal inference weighting estimator
แหล่งต้นตำรับ	Robins, J. M., Hernan, M. A., & Brumback, B. (2000). Marginal structural models and causal inference in epidemiology. Epidemiology, 11(5), 550–560.	Robins, J. M., Hernán, M. A., & Brumback, B. (2000). Marginal Structural Models and Causal Inference in Epidemiology. Epidemiology, 11(5), 550-560.
ชื่อเรียกอื่น	MSM for policy evaluation, policy MSM, causal MSM, structural policy weighting model	IPW, IPTW, inverse probability of treatment weighting, marginal structural model weighting
ที่เกี่ยวข้อง	6	5
สรุป	A Policy Evaluation Marginal Structural Model (MSM) is a causal inference framework that estimates the population-average effect of a policy by using inverse probability weighting to create a pseudo-population in which treatment assignment is independent of measured confounders, enabling unbiased comparison of potential outcomes under different policy scenarios from observational data.	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.