Méthode d’appariement en pratique

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Questions and Answers

Que vise la méthode d’appariement par le score de propension?

Maximiser les différences entre les groupes de traitement et de comparaison

Créer des groupes de comparaison aléatoires

Sélectionner des unités ayant des caractéristiques très différentes

Imiter le mécanisme d'assignation aléatoire (correct)

Comment est estimé l'impact du programme dans la méthode d’appariement par le score de propension?

En comparant les unités appariées avec les participants

En sélectionnant uniquement les unités atypiques

En comparant les résultats des groupes de traitement et de comparaison (correct)

En choisissant aléatoirement des unités statistiquement semblables

Quel est l'ensemble de caractéristiques observables utilisées dans la méthode d’appariement par le score de propension?

Indicateur du traitement

Variable d'intérêt

Variables telles que sexe, âge, éducation, etc. (correct)

Esperance=moyenne

Quel est l'indicateur de traitement dans la méthode d’appariement en pratique selon l'exemple donné?

𝒀𝟏 : valeur de Y quand la personne est traitée Signup and view all the answers

Quel est l'exemple concret donné pour illustrer la méthode d’appariement en pratique?

Programme d'aide à l'emploi Signup and view all the answers

Quel est l'objectif principal de la méthode d’appariement par le score de propension?

Estimer l'impact du programme en comparant les groupes Signup and view all the answers

Qu'est-ce qui doit être garanti pour que 𝑬 𝒀𝟎𝒊 𝑻𝒊 = 𝟏 soit similaire à 𝑬 𝒀𝒊 𝑻𝒊 = 𝟎?

Les caractéristiques des groupes de traitement et de contrôle doivent être identiques en moyenne. Signup and view all the answers

Que réfère le biais de sélection?

Les différences de résultats entre les groupes en l'absence du programme. Signup and view all the answers

Quelle est une condition nécessaire pour réaliser une assignation aléatoire pour estimer le contrefactuel?

Les caractéristiques des groupes de traitement et de contrôle doivent être similaires. Signup and view all the answers

Que signifie l'acronyme ATT dans le contexte présenté?

Analyse de l'Impact Moyen du Traitement Signup and view all the answers

Qu'est-ce qui fait référence aux différences dans les résultats entre les groupes en présence du programme?

Impact Moyen du Traitement Signup and view all the answers

Qu'est-ce qui doit être évité pour limiter le biais de sélection?

Exposer les groupes de traitement et de contrôle à d'autres interventions. Signup and view all the answers

Quel est le lien entre les 'risque tout' et le risque de mortalité selon le texte ?

Les 'risque tout' prennent plus de risque et ont un risque de mortalité plus élevé. Signup and view all the answers

Pourquoi est-il important d'avoir une variable instrumentale selon le texte ?

Pour identifier la partie de la variation du traitement due à l'assignation aléatoire. Signup and view all the answers

Qui sont les 'prudents' selon le texte ?

Ceux qui évitent les risques et ont un faible risque de mortalité. Signup and view all the answers

Quel est le comportement des 'conformistes' envers le fait de se battre ?

Ils évitent les risques et ne se battent que s'ils y sont contraints. Signup and view all the answers

Pourquoi l'impact du statut de vétéran sur le risque de mortalité est-il difficile à évaluer dans certains cas selon le texte ?

Parce qu'il peut être confondu avec l'attitude vis-à-vis du risque en l'absence de conformistes. Signup and view all the answers

Quel est le rôle de la variable instrumentale dans l'étude empirique selon le texte ?

Isoler la partie de la variation du traitement due à l'assignation aléatoire. Signup and view all the answers

Quels sont les exemples d'algorithmes d'appariement mentionnés dans le texte ?

Nearest Signup and view all the answers

Comment est calculé l'impact dans la méthode d'appariement en pratique ?

$E(𝒀𝟏 |T=1,X) - E(𝒀𝟎 |T=0,X)$ Signup and view all the answers

Que signifie la méthode d'appariement 'Nearest' dans l'analyse de données ?

Associer chaque unité traitée avec des neighbour scores de propension similaires Signup and view all the answers

Quelle est la différence entre $E(𝒀𝟏 |T=0,X)$ et $E(𝒀𝟎 |T=0,X)$ ?

$E(𝒀𝟏 |T=0,X)$ concerne les individus traités tandis que $E(𝒀𝟎 |T=0,X)$ concerne les individus non traités. Signup and view all the answers

En quoi consiste la méthode d'appariement 'Kernel' dans l'estimation des résultats contrefactuels ?

Utiliser une moyenne pondérée de toutes les unités non traitées pour estimer le résultat contrefactuel Signup and view all the answers

Quelle caractéristique définit la méthode d'appariement 'Radius' ?

Imposer un seuil ou une distance maximale entre les scores de propension des unités traitées et non traitées Signup and view all the answers

Pour quels programmes la méthode de régression sur discontinuité est-elle adaptée?

Les programmes avec un indice continu d'éligibilité Signup and view all the answers

Quelle affirmation caractérise le mieux la méthode RD?

Elle imite une expérimentation en assignant des individus par hasard Signup and view all the answers

Qu'est-ce qui distingue le 'Sharp design' du 'Fuzzy design' dans la méthode RD?

Le critère d'éligibilité strict dans le 'Sharp design' Signup and view all the answers

Quel est l'un des critères pour l'utilisation de la méthode RD?

L'existence d'un seuil clair dans l'indice d'éligibilité Signup and view all the answers

Quelle affirmation est vraie concernant les individus autour du seuil dans la méthode RD?

Ils sont si semblables qu'ils pourraient être assignés par hasard à un traitement Signup and view all the answers

Qu'est-ce qui détermine le traitement dans le 'Sharp design' de la méthode RD?

'1' si la variable de sélection est supérieure à 'S*' Signup and view all the answers

Study Notes

Méthode d'appariement par le score de propension

Vise à réduire le biais dans les études d’efficacité des programmes en équilibrant les caractéristiques observables des groupes de traitement et de contrôle.
Estime l'impact d'un programme en comparant les résultats entre les unités traitées et celles non traitées, après appariement selon le score de propension.
Utilise un ensemble de caractéristiques observables telles que l'âge, le sexe, le niveau d'éducation, etc., pour créer des groupes comparables.

Indicator de traitement et biais

L'indicateur de traitement désigne le statut de chaque unité (traitée ou non) pour estimer l'effet du programme.
Le biais de sélection réfère à la différence systématique dans les caractéristiques des groupes qui peut influencer les résultats observés.
Pour garantir que (E[Y_{0i} | T_i = 1) soit similaire à (E[Y_{i} | T_i = 0]), il est nécessaire d'équilibrer convenablement les caractéristiques observables.

Objectifs et conditions

L'objectif principal de la méthode d'appariement par le score de propension est d'obtenir une estimation exempte de biais de l'effet d'un traitement.
Une condition nécessaire pour une assignation aléatoire est que toutes les unités ont une probabilité non nulle d'être assignées à chaque groupe.

Concepts et indicateurs

ATT, ou Average Treatment effect on the Treated, représente l'effet moyen du traitement sur les individus qui ont effectivement reçu le traitement.
Les différences de résultats entre groupes sous traitement indiquent l'impact réel du programme sur les participants.

Limiter le biais de sélection

Éviter les choix de sélection non aléatoires pour garantir une distribution équitable des caractéristiques entre les groupes, réduisant ainsi le biais de sélection.

Risque et variables instrumentales

Le lien entre le risque tout et le risque de mortalité met en évidence la variabilité des résultats selon le statut et les comportements des individus.
Avoir une variable instrumentale est crucial pour isoler l'effet d'une variable sur une issue d'intérêt, permettant de mesurer des relations causales.

Comportements et difficultés d'évaluation

Les 'prudents' sont des individus qui adoptent des comportements conservateurs, souvent en matière de prise de risque.
Les 'conformistes' réagissent en rejoignant la norme sociale et peuvent être influencés par des facteurs externes.
L'impact du statut de vétéran sur le risque de mortalité est difficile à évaluer en raison de facteurs confondants et de manque de données.

Rôle de la variable instrumentale

La variable instrumentale aide à contrôler les variables cachées qui pourraient biaiser les résultats dans les études empiriques.

Algorithmes et méthodes d'appariement

Les algorithmes mentionnés incluent la méthode 'Nearest Neighbor', 'Kernel' et 'Radius'.
L'impact dans la méthode d'appariement est calculé par la comparaison des résultats entre unités appariées selon les caractéristiques observées.

Méthode d'appariement 'Nearest' et 'Kernel'

La méthode 'Nearest Neighbor' consiste à faire correspondre les unités traitées avec les unités non traitées les plus proches en termes de caractéristiques observables.
La méthode 'Kernel' utilise une combinaison de plusieurs unités non traitées, pondérant les contributions selon la distance au score de propension.

Méthode d'appariement 'Radius'

La méthode 'Radius' définit un intervalle autour de chaque unité traitée et fait correspondre avec celles qui se trouvent à l'intérieur de cet intervalle en fonction du score de propension.

Méthode de régression sur discontinuité (RD)

Adaptée pour les cas où des seuils ou des critères permettent une assignation explicite à un traitement.
La méthode RD se caractérise par la capacité à comparer les résultats juste au-dessus et juste en-dessous d'un seuil critique.

Sharp design vs. Fuzzy design

Le 'Sharp design' implique un traitement déterminé par un seuil fixe, tandis que le 'Fuzzy design' permet une variabilité dans le traitement même autour du seuil.
Les individus autour du seuil dans la méthode RD devraient être comparables, rendant les résultats significatifs.

Critère de détermination

Le traitement dans le 'Sharp design' est strictement déterminé par le seuil, garantissant que ceux au-dessus reçoivent le traitement et ceux en-dessous ne le reçoivent pas.

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Description

Explorez les concepts de taux de chômage selon les caractéristiques des personnes traitées et non traitées, ainsi que les quantités associées à la méthode d'appariement. Découvrez l'impact calculé dans divers scénarios pratiques.