Wybrane metody oceny jakości dopasowania w Propensity Score Matching

• Autorzy: Sabina Denkowska

Warianty tytułu

Selected Methods of Assessing the Quality of Matching in Propensity Score Matching

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Do przeprowadzania ewaluacji projektów i programów finansowanych ze środków unijnych coraz częściej zalecane są metody kontrfaktyczne, a wśród nich metoda Propensity Score Matching (PSM), która umożliwia redukcję obciążenia selekcyjnego przy szacowaniu przeciętnego efektu oddziaływania na jednostki poddane interwencji. Kluczowym etapem metody Propensity Score Matching jest ocena dopasowania grupy kontrolnej do grupy poddanej interwencji, gdyż od jakości dopasowania grupy kontrolnej zależy jakość szacowanych efektów oddziaływań. Celem artykułu jest zwrócenie uwagi na ten istotny etap procedury PSM wraz z propozycją uzupełnienia go o metody graficzne umożliwiające szybką diagnostykę i dające pełniejszy obraz zbalansowania zmiennych. Przykład empiryczny dotyczy zastosowania metody PSM do szacowania efektu netto staży zorganizowanych w 2013 r. przez Powiatowy Urząd Pracy w Tarnowie. Obliczenia zostały przeprowadzone w programie R z wykorzystaniem pakietów Matching oraz MatchIt(abstrakt oryginalny)

EN

Counterfactual methods are more and more frequently used in the evaluation of projects and programmes financed by the European Union. One of them is Propensity Score Matching, which allows for the reduction of the selection bias while assessing the average treatment effect on treated. The key stage of Propensity Score Matching is the assessment of matching a control group to a treated group, since the quality of this matching influences the quality of the effects of impact evaluation. The article aims at emphasising the importance of this vital stage of the PSM procedure and supplements it with graphical methods enabling fast diagnosis and yielding a fuller picture of variable balance. The empirical example illustrates the use of the PSM method to evaluate the net effect of internships organised in 2013 by District Employment Office in Tarnów. The calculations were performed in R with Matching and MatchIt packages(original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Metoda Propensity Score Matching (PSM); Ocena jakości

EN

Propensity Score Matching; Quality assessment

• Czasopismo: Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu. Taksonomia
• Rocznik: 2015
• Tom: 24
• Numer: nr 384 Klasyfikacja i analiza danych - teoria i zastosowania
• Strony: 60--74

Twórcy

autor

Sabina Denkowska

• Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie

Bibliografia

• Abadie A., Imbens G.W., 2006, Large sample properties of matching estimators for average treatment effects, Econometrica, vol. 74(1), 235-267.
• Augurzky B., Schmidt C.M., 2001, The Propensity Score: a Means to an End, IZA Discussion Paper Series, No. 271.
• Austin P.C., 2011, An introduction to propensity score methods for reducing the effects of confounding in observational studies, Multivariate Behavioral Research, 46 (3), s. 399-424. www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3144483.
• Austin P.C., Mamdani M.M., 2006, A comparison of propensity score methods: A case-study estimating the effectiveness of post-AMI statin use, Statistics in Medicine, 25, 2084-2106.
• Caliendo M., Kopeinig S., 2008, Some practical guidance for the implementation of propensity score matching, Journal of Economic Surveys, 22(1), 31-72.
• Deheija R., Wahba S., 1999, Causal effects in nonexperimental studies: reevaluating the evaluation of training program, Journal of American Statistical Association, vol. 94, no 448.
• Deheija R., Wahba S., 2002, Propensity score-matching methods for nonexperimental causal studies, Review of Economics and statistics, 84(1), 151-161.
• Holland P.W., 1986, Statistics and causal inference, J. Amer.Statist. Assoc., 81, 945-960.
• Imai K., King G., Stuart E.A., 2008, Misunderstandings between experimentalists and observationalists about causal inference, Journal of the Royal Statistical Society, Series A, 171, 481-501.
• Konarski R., Kotnarowski M., 2007 Zastosowanie metody propensity score matching w ewaluacji expost,[w:] Ewaluacja ex-post. Teoria i praktyka badawcza, red. A. Huber, PARP, Warszawa.
• Rosenbaum P.R., Rubin D.B., 1983, The central role of propensity score in observational studies for casual effects, Biometrika, 70(1), 41-55.
• Rubin D.B., 1978, Bayesian inference for causal effects: the role of randomization, Annals of Statistics 6 (1), 34-58.
• Rubin D.B., 2001, Using propensity scores to help design observational studies: Application to the tobacco litigation, Health Services & Outcomes Research Methodology, 2, 169-188.
• Rubin D.B., Thomas N., 1996, Matching using estimated propensity scores, relating theory to practice, Biometrics 52, 249-264.
• Sekhon J.S., 2008, The Neyman-Rubin Model of Causal Inference and Estimation via Matching Methods, [w:] The Oxford Handbook of Political Methodology, J.M. Box-Steffensmeier, H.E. Brady, D. Collier (eds.), 271-299, sekhon.berkeley.edu.
• Sianesi B., 2004, An Evaluation of the Swedish System of Active Labor Market Programms in the 1990s, The Review of Economics and Statistics, vol. 86/1.
• Smith J., Todd P., 2005, Does matching overcome lalonde's critique of nonexperimental estimators?, Journal of Econometrics, 125(1-2), 305-353.
• Stuart E.A., 2010, Matching methods for causal inference: a review and a look forward, Statistical Science, vol. 25, no. 1, s. 1-21.
• Strawiński P., 2008, Quasi-eksperymentalne metody ewaluacji, [w:] Środowisko i warsztat ewaluacji, red. A. Haber, RARP, Warszawa, s. 193-220.
• Trzciński R., 2009, Wykorzystanie techniki propensity score matching w badaniach ewaluacyjnych, PARP, Warszawa, http://www.parp.gov.pl/index/more/13335 (05.05.2014).
• Wiśniewski Z., Maksim M., 2013, Polityka rynku pracy w Polsce - wyniki badań ewaluacyjnych prowadzonych za pomocą metody propensity score matching, [w:] Rola Funduszy Unijnych w Rozwoju społeczno-gospodarczym regionu, ZN nr 753, wyd. US, Szczecin, s. 93-110.
• The Programming Period 2014-2020, Guidance Document on Monitoring and Evaluation - European Regional Development Fund and Cohesion Fund - Concepts and Recommendations, 03.2014 r.

Identyfikatory

DOI

10.15611/pn.2015.384.06