Abstrakt. Vid uppskattning av kausala effekter med hjälp av observationsdata är det önskvärt att replikera ett randomiseradt experiment så nära som möjligt genom att erhålla behandlade grupper och kontrollgrupper med liknande kovariatfördelningar. Detta mål kan ofta uppnås genom att välja välmatchade prover från de ursprungliga behandlade grupperna och kontrollgrupperna, vilket minskar fördomarna på grund av kovariaterna. Sedan 1970-talet har arbetet med att matcha metoder undersökt hur man bäst väljer behandlade och kontrollerade ämnen för jämförelse. Matchningsmetoder blir allt populärare inom områden som ekonomi, epidemiologi, medicin och statsvetenskap. Hittills har emellertid litteraturen och de relaterade råden spritts över olika discipliner. Forskare som är intresserade av att använda matchande metoder-eller utveckla metoder relaterade till matchning-inte har en enda plats att vända sig för att lära sig om tidigare och aktuell forskning. Detta dokument ger en struktur för att tänka på att matcha metoder och vägledning om deras användning, sammansmälta den befintliga forskningen (både gammal och ny) och ge en sammanfattning av var litteraturen om matchningsmetoder är nu och vart den bör vara på väg.
Stuart tog itu med problemet med att uppskatta kausala effekter REF med hjälp av observationsdata, och förklarade hur man utformar matchningsmetoder som replikerar ett randomiserat experiment så nära som möjligt genom att erhålla behandlade grupper och kontrollgrupper med liknande kovariatfördelning.
Matching Methods for Causal Inference: A Review and a Look Forward
{'venue': 'Statistical Science 2010, Vol. 25, No. 1, 1-21', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science', 'Medicine']}