Könnten Sie bitte klären, ob der Propensity-Score-Abgleich normalerweise mithilfe eines Logit- oder Probit-Modells erfolgt?
Mir ist bekannt, dass in der Regressionsanalyse für binäre Ergebnisse sowohl Logit- als auch Probit-Modelle verwendet werden, ich bin mir jedoch nicht sicher, welches im Zusammenhang mit dem Propensity-Score-Matching häufiger angewendet wird.
Gibt es einen bestimmten Grund, warum in diesem Szenario das eine dem anderen vorgezogen werden könnte?
9 Antworten
BlockchainLegendary
Tue Oct 08 2024
Eine alternative Methode besteht darin, den Propensity Score für Matching-Zwecke zu verwenden.
CryptoLodestar
Tue Oct 08 2024
Um optimale Ergebnisse bei der Datenanalyse zu erzielen, ist häufig die Integration von Neigungswerten erforderlich.
Alessandro
Tue Oct 08 2024
Dazu gehört die Identifizierung von Personen mit ähnlichen Neigungswerten in allen Behandlungs- und Kontrollgruppen.
Riccardo
Tue Oct 08 2024
Ein effektiver Ansatz besteht darin, den Propensity Score direkt in die Regressionsgleichung einzubeziehen.
Leonardo
Tue Oct 08 2024
Auf diese Weise können die geschätzten Behandlungseffekte von Störfaktoren isoliert werden, die die beobachteten Ergebnisse beeinflussen können.