เปรียบเทียบวิธี
ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้
| ตัวประมาณค่าการประเมินนโยบายแบบจับคู่× | Coarsened Exact Matching (CEM)× | |
|---|---|---|
| สาขาวิชา | การอนุมานเชิงสาเหตุ | การอนุมานเชิงสาเหตุ |
| ตระกูล | Regression model | Regression model |
| ปีกำเนิด≠ | 1998-2006 | 2011-2012 |
| ผู้ริเริ่ม≠ | Heckman, Ichimura & Todd; Abadie & Imbens | Iacus, King, & Porro |
| ประเภท≠ | Non-parametric causal estimator | Matching / causal inference |
| แหล่งต้นตำรับ≠ | Abadie, A., & Imbens, G. W. (2006). Large sample properties of matching estimators for average treatment effects. Econometrica, 74(1), 235-267. DOI ↗ | Iacus, S. M., King, G., & Porro, G. (2012). Causal Inference without Balance Checking: Coarsened Exact Matching. Political Analysis, 20(1), 1-24. DOI ↗ |
| ชื่อเรียกอื่น≠ | matching estimator, program evaluation matching, treatment effect matching, Abadie-Imbens estimator | CEM, coarsened matching, monotonic imbalance bounding matching |
| ที่เกี่ยวข้อง | 6 | 6 |
| สรุป≠ | The policy evaluation matching estimator estimates the causal effect of a program or policy on treated units by pairing each participant with one or more non-participants who share similar pre-treatment characteristics. Developed rigorously by Heckman, Ichimura & Todd (1998) and Abadie & Imbens (2006), it avoids parametric outcome models and is the standard non-parametric tool for program and policy evaluation. | Coarsened Exact Matching is a preprocessing method that achieves covariate balance by temporarily coarsening continuous variables into bins, exactly matching treated and control units within those bins, and then discarding all unmatched units. Introduced by Iacus, King, and Porro (2011, 2012), it bounds imbalance on each covariate independently, yielding a matched sample on which any estimator can be applied without relying on a propensity score model. |
| ScholarGateชุดข้อมูล ↗ |
|
|