ScholarGate
ผู้ช่วย

เปรียบเทียบวิธี

ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้

การประเมินนโยบายด้วยการจับคู่คะแนนแนวโน้ม×การถ่วงน้ำหนักด้วยคะแนนแนวโน้ม (Propensity Score Weighting - PSW / IPW)×
สาขาวิชาการอนุมานเชิงสาเหตุการอนุมานเชิงสาเหตุ
ตระกูลRegression modelRegression model
ปีกำเนิด1983; policy evaluation adaptation 19971983 (propensity score); 2003 (efficient IPW estimator)
ผู้ริเริ่มRosenbaum & Rubin (1983); Heckman, Ichimura & Todd (1997) for program/policy evaluation applicationRosenbaum & Rubin (propensity score); Hirano, Imbens & Ridder (efficient weighting)
ประเภทQuasi-experimental matching estimatorCausal inference / reweighting
แหล่งต้นตำรับRosenbaum, 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 ↗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 ↗
ชื่อเรียกอื่นPSM policy evaluation, policy PSM, propensity matching for program evaluation, PSM treatment evaluationPSW, inverse probability weighting, IPW, propensity-based weighting
ที่เกี่ยวข้อง66
สรุปPolicy evaluation propensity score matching applies the propensity score framework — originally developed by Rosenbaum and Rubin (1983) and operationalized for program evaluation by Heckman et al. (1997) — to estimate the causal effect of a policy intervention. It constructs a credible comparison group from non-participants by matching them to participants on their estimated probability of receiving the treatment, enabling unbiased effect estimation without random assignment.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
  1. v1
  2. 2 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED
  1. v1
  2. 2 แหล่งอ้างอิง
  3. PUBLISHED

ไปที่หน้าค้นหา ดาวน์โหลดสไลด์

ScholarGateเปรียบเทียบวิธี: Policy Evaluation Propensity Score Matching · Propensity Score Weighting. สืบค้นเมื่อ 2026-06-19 จาก https://scholargate.app/th/compare