Propensity score methods for causal inference: an overview

倾向得分匹配 因果推理 观察研究 选择偏差 推论 计算机科学 计量经济学 统计 数学 心理学 数据科学 人工智能
作者
Wei Pan,Haiyan Bai
出处
期刊:Behaviormetrika [Springer Nature]
卷期号:45 (2): 317-334 被引量:22
标识
DOI:10.1007/s41237-018-0058-8
摘要

Propensity score methods are popular and effective statistical techniques for reducing selection bias in observational data to increase the validity of causal inference based on observational studies in behavioral and social science research. Some methodologists and statisticians have raised concerns about the rationale and applicability of propensity score methods. In this review, we addressed these concerns by reviewing the development history and the assumptions of propensity score methods, followed by the fundamental techniques of and available software packages for propensity score methods. We especially discussed the issues in and debates about the use of propensity score methods. This review provides beneficial information about propensity score methods from the historical point of view and helps researchers to select appropriate propensity score methods for their observational studies.
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