KI-Beratung Beta
Vor Ort
Merkzettel Warenkorb

Gutscheinbedingungen

**Gültig bis 31.10.2026 ab einem Mindestbestellwert von 30€ auf Spielzeug, Schreibwaren, Filme, Geschenke & Trends, Musik, tolino eReader & Zubehör, Hörbücher und Hörbuch-Downloads, nicht preisgebundene Bücher und Kalender online auf thalia.at und in der Thalia App. Einzelne Artikel können ausgeschlossen sein. Aufgrund der Buchpreisbindung sind deutschsprachige Bücher und eBooks ausgenommen. Zusätzlich ausgenommen sind Abos & Flatrates, Games, Geschenkkarten/-boxen, Shelfies, Software, Zeitschriften sowie einzelne Artikel von tonies®. Pro Einkauf einmal einlösbar. Click & Collect nur bei Onlinevorabzahlung möglich. Keine Barauszahlung. Nicht kombinierbar mit anderen Aktionen und Gutscheinen. Gutschein wird auf max. 500€ Bestellwert angerechnet. Nicht gültig für Versandkosten und Services. Preisgebundene Artikel sind vom Mindestbestellwert ausgeschlossen.
Produktbild: Propensity Score Analysis
Band 11 - 10%

Propensity Score Analysis Statistical Methods and Applications

Aus der Reihe Advanced Quantitative Techniques in the Social Sciences
10% sparen

142,99 € UVP 159,90 €

inkl. gesetzl. MwSt., Versandkostenfrei

Beschreibung

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

19.08.2014

Verlag

Sage Publications

Seitenzahl

448

Maße (L/B/H)

23,2/18,7/2,7 cm

Gewicht

924 g

Auflage

2. Auflage

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-4522-3500-4

Beschreibung

Rezension

    Over the past 35 years, methods of program evaluation have undergone a significant change, and the researchers have recognized the need to develop more efficient approaches for assessing treatment effects from studies based on observational data and for evaluations based on quasi-experimental designs.

    Written by experts, this volume is updated and fully reflects the current changes to the field. It offers a systematic review of the history, origins, and statistical foundations of propensity score analysis,  and more.
NeoPopRealism Journal 20150423

Produktdetails

Einband

Gebundene Ausgabe

Erscheinungsdatum

19.08.2014

Verlag

Sage Publications

Seitenzahl

448

Maße (L/B/H)

23,2/18,7/2,7 cm

Gewicht

924 g

Auflage

2. Auflage

Sprache

Englisch

ISBN

978-1-4522-3500-4

EU-Ansprechpartner

Kolibri 360 GmbH
Ettore-Bugatti-Straße 6-14
51149 Köln
DE
produktsicherheit@kolibri360.de

Herstelleradresse

SAGE Publications
1 Oliver's Yard 55 City Road
EC1Y 1SP London
GB
orders@sagepub.co.uk

Noch keine Bewertungen vorhanden

Verfassen Sie die erste Bewertung zu diesem Artikel

Helfen Sie anderen Kundinnen und Kunden durch Ihre Meinung.

Kundinnen und Kunden meinen

Bewertungen (0)
  • Produktbild: Propensity Score Analysis
  • List of Tables
    List of Figures
    Preface
    About the Authors
    Chapter 1: Introduction
    Observational Studies
    History and Development
    Randomized Experiments
    Why and When a Propensity Score Analysis Is Needed
    Computing Software Packages
    Plan of the Book
    Chapter 2: Counterfactual Framework and Assumptions
    Causality, Internal Validity, and Threats
    Counterfactuals and the Neyman-Rubin Counterfactual Framework
    The Ignorable Treatment Assignment Assumption
    The Stable Unit Treatment Value Assumption
    Methods for Estimating Treatment Effects
    The Underlying Logic of Statistical Inference
    Types of Treatment Effects
    Treatment Effect Heterogeneity
    Heckman's Econometric Model of Causality
    Conclusion
    Chapter 3: Conventional Methods for Data Balancing
    Why Is Data Balancing Necessary? A Heuristic Example
    Three Methods for Data Balancing
    Design of the Data Simulation
    Results of the Data Simulation
    Implications of the Data Simulation
    Key Issues Regarding the Application of OLS Regression
    Conclusion
    Chapter 4: Sample Selection and Related Models
    The Sample Selection Model
    Treatment Effect Model
    Overview of the Stata Programs and Main Features of treatreg
    Examples
    Conclusion
    Chapter 5: Propensity Score Matching and Related Models
    Overview
    The Problem of Dimensionality and the Properties of Propensity Scores
    Estimating Propensity Scores
    Matching
    Postmatching Analysis
    Propensity Score Matching With Multilevel Data
    Overview of the Stata and R Programs
    Examples
    Conclusion
    Chapter 6: Propensity Score Subclassification
    Overview
    The Overlap Assumption and Methods to Address Its Violation
    Structural Equation Modeling With Propensity Score Subclassification
    The Stratification-Multilevel Method
    Examples
    Conclusion
    Chapter 7: Propensity Score Weighting
    Overview
    Weighting Estimators
    Examples
    Conclusion
    Chapter 8: Matching Estimators
    Overview
    Methods of Matching Estimators
    Overview of the Stata Program nnmatch
    Examples
    Conclusion
    Chapter 9: Propensity Score Analysis With Nonparametric Regression
    Overview
    Methods of Propensity Score Analysis With Nonparametric Regression
    Overview of the Stata Programs psmatch2 and bootstrap
    Examples
    Conclusion
    Chapter 10: Propensity Score Analysis of Categorical or Continuous Treatments
    Overview
    Modeling Doses With a Single Scalar Balancing Score Estimated by an Ordered Logistic Regression
    Modeling Doses With Multiple Balancing Scores Estimated by a Multinomial Logit Model
    The Generalized Propensity Score Estimator
    Overview of the Stata gpscore Program
    Examples
    Conclusion
    Chapter 11: Selection Bias and Sensitivity Analysis
    Selection Bias: An Overview
    A Monte Carlo Study Comparing Corrective Models
    Rosenbaum's Sensitivity Analysis
    Overview of the Stata Program rbounds
    Examples
    Conclusion
    Chapter 12: Concluding Remarks
    Common Pitfalls in Observational Studies: A Checklist for Critical Review
    Approximating Experiments With Propensity Score Approaches
    Other Advances in Modeling Causality
    Directions for Future Development
    References
    Index