उपसमूह संतुलन प्रवृत्ति स्कोर

यह पत्र अवलोकन डेटा के साथ उपसमूह उपचार प्रभावों के अनुमान से संबंधित है। मौजूदा प्रवृत्ति स्कोर विधियाँ मुख्य रूप से समग्र उपचार प्रभाव का अनुमान लगाने के लिए विकसित की गई हैं। हालांकि सही प्रवृत्ति स्कोर किसी भी उप जनसंख्याओं में सह-चर को संतुलित करते हैं, अनुमानित प्रवृत्ति स्कोर उपसमूह नमूनों में गंभीर असंतुलन उत्पन्न कर सकते हैं। वास्तव में, उपसमूह विश्लेषण पूर्वाग्रह-परिवर्तन में एक समझौता बढ़ा देता है, जिसके तहत प्रवृत्ति स्कोर मॉडल की बढ़ती जटिलता सह-चर संतुलन हासिल करने में मदद कर सकती है, लेकिन इससे परिवर्तन भी बढ़ता है। हम एक नई विधि का प्रस्ताव करते हैं, उपसमूह संतुलन प्रवृत्ति स्कोर, ताकि अच्छे उपसमूह संतुलन को सुनिश्चित किया जा सके और परिवर्तन वृद्धि को नियंत्रित किया जा सके। प्रत्येक उपसमूह के लिए, उपसमूह संतुलन प्रवृत्ति स्कोर या तो समग्र नमूना या उपसमूह (उप) नमूना का उपयोग करता है ताकि उस उपसमूह के भीतर इकाइयों के लिए प्रवृत्ति स्कोर का अनुमान लगाया जा सके, ताकि समग्र नमूना और उपसमूह नमूनों के लिए सह-चर संतुलन क्षण स्थितियों के सेट के लिए एक मानदंड को अनुकूलित किया जा सके। हम मिलान और वजन करने के अनुरूप उपसमूह संतुलन प्रवृत्ति स्कोर के दो संस्करण विकसित करते हैं। जब उपसमूह की संख्या बड़ी हो, तो उपसमूह संतुलन प्रवृत्ति स्कोर का अनुमान लगाने के लिए हम एक यादृच्छिक खोज एल्गोरिदम तैयार करते हैं। हम अनुकरणों के माध्यम से प्रदर्शित करते हैं कि उपसमूह संतुलन प्रवृत्ति स्कोर उपसमूह उपचार प्रभावों के अनुमान के लिए प्रवृत्ति स्कोर विधियों के प्रदर्शन में सुधार करता है। हम इटली के घरेलू आय और संपत्ति सर्वेक्षण (SHIW) पर उपसमूह संतुलन प्रवृत्ति स्कोर विधि लागू करते हैं ताकि विभिन्न आय समूहों के लिए घरेलू उपभोग पर डेबिट कार्ड रखने के कारण प्रभावों का अनुमान लगाया जा सके।