Pourriez-vous préciser si l'appariement des scores de propension est généralement effectué à l'aide d'un modèle logit ou probit ?
Je comprends que les modèles logit et probit sont utilisés dans l'analyse de régression pour les résultats binaires, mais je ne sais pas lequel est le plus couramment appliqué dans le contexte de l'appariement des scores de propension.
Y a-t-il une raison spécifique pour laquelle l’un pourrait être préféré à l’autre dans ce scénario ?
9 réponses
BlockchainLegendary
Tue Oct 08 2024
Une méthode alternative consiste à utiliser le score de propension à des fins d'appariement.
CryptoLodestar
Tue Oct 08 2024
L'obtention de résultats optimaux dans l'analyse des données nécessite souvent l'intégration de scores de propension.
Alessandro
Tue Oct 08 2024
Cela implique d'identifier les individus ayant des scores de propension similaires dans les groupes de traitement et les groupes témoins.
Riccardo
Tue Oct 08 2024
Une approche efficace consiste à incorporer le score de propension directement dans l'équation de régression.
Leonardo
Tue Oct 08 2024
Ce faisant, les effets estimés du traitement peuvent être isolés des facteurs de confusion qui peuvent influencer les résultats observés.