子组平衡倾向得分
统计方法学
2017-07-20 v1
摘要
我们研究利用观测数据估计子组处理效应。现有的倾向得分匹配与加权方法大多为估计整体处理效应而开发。尽管真实的倾向得分应平衡子组总体的协变量，但估计的倾向得分可能无法平衡子组样本的协变量。我们提出子组平衡倾向得分（SBPS）方法，该方法针对每个子组选择使用整体样本或子组样本来估计该子组内单元的倾向得分，以优化一个考虑整体样本与子组样本的一组协变量平衡条件的准则。我们开发了一种随机搜索算法，用于在子组数量较大时估计 SBPS。我们通过模拟证明 SBPS 能改进倾向得分匹配在估计子组处理效应方面的性能。然后我们将 SBPS 方法应用于 Italy Survey of Household Income and Wealth (SHIW) 的数据，以估计拥有借记卡对不同收入群体家庭消费的处理效应。
引用
@article{arxiv.1707.05835,
title = {Subgroup Balancing Propensity Score},
author = {Jing Dong and Junni L Zhang and Fan Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:1707.05835},
year = {2017}
}
备注
30 pages, 3 figures