Process / pipelinecausal-inference
Ghép cặp điểm xu hướng
Ghép cặp điểm xu hướng (PSM) là một phương pháp nhằm giảm thiểu sai lệch do yếu tố nhiễu trong các nghiên cứu quan sát bằng cách cân bằng các đặc điểm cơ bản giữa các nhóm điều trị, mô phỏng quá trình ngẫu nhiên hóa. Được phát triển bởi Rosenbaum và Rubin (1983), phương pháp này ước tính xác suất nhận điều trị dựa trên các biến đồng biến quan sát được, sau đó ghép cặp hoặc gán trọng số cho các cá nhân được điều trị và nhóm đối chứng có xác suất điều trị tương tự. PSM được sử dụng rộng rãi trong y học, dịch tễ học và đánh giá chính sách khi các thử nghiệm ngẫu nhiên không khả thi hoặc phi đạo đức, cho phép ước tính hiệu ứng điều trị trong khi kiểm soát sai lệch chọn mẫu.
Đọc toàn bộ phương pháp
Chỉ dành cho thành viên
Đăng nhậpĐăng nhập bằng tài khoản miễn phí để đọc phần này.
Bản đồ phương pháp
Lân cận của các phương pháp liên quan — chọn một nút để khám phá.
+114 nữa
Nguồn tài liệu
- 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: 10.1093/biomet/70.1.41 ↗
- Austin, P. C. (2011). An introduction to propensity score methods for reducing the effects of confounding. Multivariate Behavioral Research, 46(3), 399–424. DOI: 10.1080/00273171.2011.568786 ↗
- Rubin, D. B. (1974). Estimating causal effects of treatments in randomized and nonrandomized studies. Journal of Educational Psychology, 66(5), 688–701. DOI: 10.1037/h0037350 ↗
Cách trích dẫn trang này
ScholarGate. (2026, June 4). Propensity Score Matching and Weighting. ScholarGate. https://scholargate.app/vi/research-statistics/propensity-score-matching
Phương pháp nào?
Đặt phương pháp này bên cạnh những phương pháp gần gũi nhất với nó và đọc chúng song song — thư viện bày sách lên bàn; lựa chọn là của bạn.
- Hồi quy LogisticThống kê nghiên cứu↔ so sánh
- Phân tích Hồi quy Đa biếnThống kê nghiên cứu↔ so sánh
- Phân tích sống cònThống kê nghiên cứu↔ so sánh
Được tham chiếu bởi
Đối sánh chính xác thô hóa BayesThiết kế Ex Post Facto BayesBiến Công Cụ Bayes (Bayesian IV)Bayesian Matching EstimatorNghiên cứu định lượng quan sát BayesGhép Xu hướng Xuất hiện Bayes (Bayesian Propensity Score Matching)Trọng số điểm xu hướng BayesThiết kế Hồi quy Gián đoạn BayesPhân tích độ nhạy Bayes cho quan hệ nhân quảCác thuật toán Khám phá Nhân quả (PC, FCI, LiNGAM)Phân tích Tác động Nhân quảGhép Chính xác Tinh chỉnh (CEM)Đánh giá Tác động Phản thực tế (CIE)Đánh giá Tác động Phản thực tế trong Nghiên cứu Giáo dụcNhận dạng nhân quả với Đồ thị có hướng không chu trình (do-calculus)Phương pháp Sai phân kép (Difference-in-Differences - DiD)Difference-in-Differences trong Nghiên cứu Giáo dụcƯớc lượng Mạnh mẽ Kép (AIPW)Ước lượng vững kép trong nghiên cứu giáo dụcƯớc lượng Khớp ĐộngGhép điểm xu hướng độngCân bằng EntropyThiết kế gián đoạn hồi quy mờThiết kế Hồi quy Gián đoạn Mờ trong Nghiên cứu Giáo dụcPhân tích Tác động Nhân quả của Hiệu ứng Điều trị Không đồng nhấtGhép Chính xác Giảm Bớt cho Hiệu ứng Điều trị Không đồng nhấtĐánh giá Tác động Phản thực tế của Hiệu ứng Điều trị Không đồng nhấtBộ ước lượng Ghép Nối Hiệu ứng Điều trị Không đồng nhấtGhép Xu xui với Điểm Xu xui cho Hiệu ứng Điều trị Không đồng nhấtPhân tích độ nhạy của Hiệu ứng Điều trị Không đồng nhất đối với Tính nhân quảHiệu ứng điều trị không đồng nhất (CATE / Siêu người học)Biến công cụ (IV) trong Nghiên cứu Giáo dụcPhân tích chuỗi thời gian bị gián đoạn (ITS)Phân tích chuỗi thời gian bị gián đoạn trong Nghiên cứu Giáo dụcTrọng số Xác suất Nghịch đảo của Điều trị (IPW / IPTW)Cân bằng xác suất nghịch đảo trong Nghiên cứu Giáo dụcHiệu ứng điều trị trung bình cục bộ (LATE / CACE)Hồi quy LogisticGhép Chính xác Thu gọn Tăng cường Học máy (ML-CEM)Đánh giá Tác động Phản thực tế Tăng cường Học máyDifference-in-Differences (DiD) tăng cường bằng Học máy (ML-DiD)Cân bằng Entropy tăng cường học máyBiến số công cụ tăng cường học máy (ML-IV)Bộ ước lượng khớp tăng cường học máyGhép điểm xu hướng được tăng cường bằng học máyThiết kế hồi quy gián đoạn tăng cường học máyPhân tích độ nhạy tăng cường bằng học máy cho tính nhân quảMô hình cấu trúc biên trong nghiên cứu giáo dụcNghiên cứu bệnh-chứng bắt cặpNghiên cứu đoàn hệ được ghép cặpPhân tích Rủi ro Cạnh tranh Đã KhớpPhân tích Kaplan-Meier theo cặpNghiên cứu trường hợp-đối chứng lồng ghép có cặpThử nghiệm lâm sàng Giai đoạn II được khớp cặpThử nghiệm lâm sàng Giai đoạn III có đối chứngNghiên cứu Giai đoạn IV Đối sánhPhân tích sống còn ghép cặpƯớc lượng khớp cặpCác Phương pháp Khớp cặp (CEM / Tối ưu / Di truyền)Multi-period Coarsened Exact Matching (ghép khớp chính xác có rút gọn đa kỳ)Ước lượng Đôi khi Mạnh mẽ Đa kỳƯớc lượng Khớp Nối Đa KỳMultiple ImputationGhép Chính xác Tinh giản Dữ liệu BảngDữ liệu bảng Khác biệt-trong-Khác biệt (Panel DiD / TWFE)Bộ ước lượng khớp dữ liệu bảngGhép điểm xu hướng Dữ liệu BảngTrọng số điểm xu hướng dữ liệu bảngKiểm định giả dược trong nghiên cứu giáo dụcĐánh giá Chính sách bằng Khớp Chính xác Tinh giản (CEM)Đánh giá Tác động Đối chiếu (CIE) trong Đánh giá Chính sáchĐánh giá Chính sách Sai phân trong Sai phân (Difference-in-Differences)Cân bằng Entropy để Đánh giá Chính sáchHồi quy rời rạc mờ để đánh giá chính sáchĐánh giá chính sách với biến công cụĐánh giá chính sách Trọng số xác suất nghịch đảoƯớc lượng Khớp Đánh giá Chính sáchNghiên cứu sự kiện theo nhóm dữ liệu (Policy Evaluation Panel Event Study)Đối chiếu điểm xu hướng để đánh giá chính sáchCân bằng điểm khuynh hướng bằng trọng số cho Đánh giá Chính sáchThiết kế Hồi quy Gián đoạn Đánh giá Chính sáchPhương pháp Kiểm soát Tổng hợp để Đánh giá Chính sáchTrọng số điểm xu hướng (PSW / IPW)Cân bằng điểm xu hướng trong Nghiên cứu Giáo dụcThiết kế Gián đoạn Hồi quy (Regression Discontinuity Design - RDD)Thiết kế hồi quy gián đoạn (RDD)Thiết kế Gián đoạn Hồi quy trong Nghiên cứu Giáo dụcPhân tích chuỗi ca bệnh đã điều chỉnh rủi roNghiên cứu trường hợp-chứng có điều chỉnh rủi roThiết kế trường hợp-chéo điều chỉnh rủi roNghiên cứu đoàn hệ điều chỉnh rủi roPhân tích Rủi ro Cạnh tranh Điều chỉnh Rủi roHồi quy Tỷ lệ Nguy cơ Tỷ lệ Tương đối Điều chỉnh Rủi roNghiên cứu dịch tễ học cắt ngang điều chỉnh theo nguy cơPhân tích Kaplan-Meier điều chỉnh rủi roNghiên cứu Trường hợp-Đối chứng Lồng ghép Điều chỉnh theo Rủi roNghiên cứu giai đoạn IV có điều chỉnh rủi roPhân tích sống còn hiệu chỉnh rủi roRobust Counterfactual Impact EvaluationThiết kế Hồi quy Gián đoạn Mờ Mạnh mẽTrọng số xác suất nghịch đảo mạnh mẽ (Robust IPW)Bộ ước lượng khớp mạnh (Khớp có hiệu chỉnh sai số)Robust Propensity Score MatchingTrọng số điểm xu hướng mạnh mẽThiết kế Hồi quy Gián đoạn Mạnh mẽ (Robust Regression Discontinuity Design)Phân tích độ nhạy cho tính nhân quảPhân tích độ nhạy đối với tính nhân quả trong nghiên cứu giáo dụcPhân tích độ nhạy đối với thiên vị ẩn (Giới hạn Rosenbaum / Giá trị E)Nghiên cứu so sánh nhân quả có hỗ trợ mô phỏngPhân tích Tác động Nhân quả Không gianGhép Chính xác Tinh giản Không gian (Spatial CEM)Spatial Counterfactual Impact EvaluationƯớc lượng kép mạnh mẽ không gianTrọng số xác suất nghịch đảo không gian (Spatial IPW)Bộ ước lượng khớp không gianĐối sánh Điểm Xu hướng Không gianThiết kế Gián đoạn Hồi quy Không gian (Spatial RDD)Phân tích độ nhạy không gian cho tính nhân quảPhương pháp Kiểm soát Tổng hợp Không gianPhân tích sống cònPhương pháp Kiểm soát Tổng hợp (SCM)Synthetic Control Method in Education ResearchBiến công cụ thông qua Bình phương tối thiểu hai giai đoạn (IV/2SLS)
Phát hiện lỗi trên trang này? Báo cáo hoặc đề xuất chỉnh sửa →