ScholarGate
ผู้ช่วย

เปรียบเทียบวิธี

ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้

การถ่วงน้ำหนักคะแนนแนวโน้มเชิงพื้นที่×การถ่วงน้ำหนักด้วยคะแนนแนวโน้ม (Propensity Score Weighting - PSW / IPW)×
สาขาวิชาการอนุมานเชิงสาเหตุการอนุมานเชิงสาเหตุ
ตระกูลRegression modelRegression model
ปีกำเนิด2000s–2010s1983 (propensity score); 2003 (efficient IPW estimator)
ผู้ริเริ่มExtended from Hirano, Imbens & Ridder (2003) IPTW with spatial adaptations by Keele, Titiunik and others in geographically structured causal designsRosenbaum & Rubin (propensity score); Hirano, Imbens & Ridder (efficient weighting)
ประเภทQuasi-experimental / causal inferenceCausal inference / reweighting
แหล่งต้นตำรับKeele, L., & Titiunik, R. (2015). Geographic Boundaries as Regression Discontinuities. Political Analysis, 23(1), 127-155. 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 ↗
ชื่อเรียกอื่นspatial PSW, geographically weighted propensity score weighting, spatial IPTW, spatially adjusted inverse probability weightingPSW, inverse probability weighting, IPW, propensity-based weighting
ที่เกี่ยวข้อง66
สรุปSpatial propensity score weighting extends inverse probability of treatment weighting (IPTW) to settings where units are geographically located and treatment assignment may depend on spatial factors such as location, neighborhood characteristics, or spatial clustering. By incorporating spatial covariates into the propensity score model and adjusting standard errors for spatial autocorrelation, it produces more credible causal estimates from observational geographic data.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: Spatial Propensity Score Weighting · Propensity Score Weighting. สืบค้นเมื่อ 2026-06-18 จาก https://scholargate.app/th/compare