Home | KTL nâng cao | Giới thiệu phương pháp điểm xu hướng – PSM
Giới thiệu và minh họa phương pháp điểm xu hướng - PSM (Propensity Score Matching)
Giới thiệu và minh họa phương pháp điểm xu hướng - PSM (Propensity Score Matching)

Giới thiệu phương pháp điểm xu hướng – PSM

Hiệu quả của một chính sách hoặc một liệu pháp điều trị (outcome) có thể được đánh giá thông qua sự chênh lệch trong kết quả giữa nhóm bị tác động/điều trị và nhóm đối chứng (treatment) ở cùng kì quan sát. Để kết quả đánh giá được tin cậy đòi hỏi các đối tượng so sánh phải có sự tương đồng về một số đặc điểm cơ bản (covariates). Cụ thể, từ các đặc điểm cơ bản của đối tượng chúng ta sử dụng các mô hình logit hoặc probit để ước tính điểm xu hướng cho các đối tượng, từ đó hình thành mẫu so khớp để tính toán hiệu quả tác động/điều trị trung bình của chính sách/liệu pháp điều trị. Đây chính là nguyên tắc tính toán của phương pháp điểm xu hướng, PSM (Propensity Score Matching). Ở đây cần lưu ý rằng, hiệu quả của phương pháp PSM phụ thuộc vào khả năng dự báo các điểm xu hướng.

Một số ví dụ thường gặp của phương pháp điểm xu hướng (PSM) có thể kể đến như đánh giá tình trạng vô gia cư ảnh hưởng như thế nào đến sức khỏe (ở đây biến tác động là tình trạng vô gia cư, biến kết quả là chỉ số sức khỏe và các biến kiểm soát như tuổi, giới tính,…) hoặc nghiên cứu  Cattaneo (2010) về ảnh hưởng việc hút thuốc lá ở thai phụ (mbsmoke) đến cân nặng của trẻ sau khi sinh (bweight) dựa trên các đặc điểm của thai phụ như tuổi (mage), trình độ học vấn (medu), tình trạng hôn nhân (mmarried) và đứa trẻ đầu tiên (fbaby). Hoặc nghiên cứu về tác động của việc sử dụng rượu ở tuổi vị thành niên đến thành tích học tập (Staff, Patrick, Loken, & Maggs, 2008).

Xem thêm: phương pháp khác biệt trong sự khác biệt, DID

Phần nội dung có thu phí bên dưới đã được ẩn.

Xin mời bạn đăng nhập để tiếp tục nội dung...

* Nếu chưa có tài khoản Premium, mời bạn đăng ký tại đây.

Chân thành cảm ơn sự quan tâm của bạn!