เปรียบเทียบวิธี
ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้
| การถ่วงน้ำหนักด้วยคะแนนแนวโน้มเพื่อประเมินนโยบาย× | การประมาณค่าแบบทนทานสองเท่า (AIPW)× | |
|---|---|---|
| สาขาวิชา | การอนุมานเชิงสาเหตุ | การอนุมานเชิงสาเหตุ |
| ตระกูล | Regression model | Regression model |
| ปีกำเนิด≠ | 1983/2003 | 2005 |
| ผู้ริเริ่ม≠ | Rosenbaum & Rubin (1983); extended to policy evaluation by Hirano, Imbens & Ridder (2003) | Robins & Rotnitzky; Bang & Robins |
| ประเภท≠ | Quasi-experimental causal inference | Semiparametric causal estimator |
| แหล่งต้นตำรับ≠ | Hirano, K., Imbens, G. W., & Ridder, G. (2003). Efficient Estimation of Average Treatment Effects Using the Estimated Propensity Score. Econometrica, 71(4), 1161-1189. DOI ↗ | Robins, J. M. & Rotnitzky, A. (1995). Semiparametric Efficiency in Multivariate Regression Models with Missing Data. Journal of the American Statistical Association, 90(429), 122-129. DOI ↗ |
| ชื่อเรียกอื่น | PSW policy evaluation, inverse probability weighting for policy, IPW policy evaluation, policy PSW | AIPW, augmented inverse probability weighting, doubly robust estimator, Çift Gürbüz Kestirici (Augmented IPW / AIPW) |
| ที่เกี่ยวข้อง≠ | 6 | 5 |
| สรุป≠ | Policy evaluation propensity score weighting applies inverse-probability weighting to observational data to estimate the causal effect of a policy program. By reweighting participants and non-participants so they resemble a target population, it removes selection bias from voluntary or administratively allocated program assignment without requiring randomization. | Doubly Robust Estimation, also called Augmented Inverse Probability Weighting (AIPW), is a semiparametric method for estimating causal treatment effects that combines an outcome regression model with a propensity (treatment) model. Developed in the work of Robins & Rotnitzky (1995) and Bang & Robins (2005), it stays consistent as long as at least one of the two models is correctly specified. |
| ScholarGateชุดข้อมูล ↗ |
|
|