Propensity Score Matching

Question 1

Sechs Schritte

Answer 1

1) Bestimmung der Ähnlichkeiten
2) Bestimmung der potentiellen Matching- Partner
3) Bestimmung der Matching-Partner
4) Diskussion der Annahmen
5) Beurteilung der Güte des Matching
6) Schätzung des Effekts

Question 2

Definiere Störvariable

Answer 2

z.B Starpower, Produktionsbudget, Genre, Serie

Question 3

Definiere Maßnahme

Answer 3

Gewinn eines Oscars

Question 4

Definiere ergebnisvariable

Answer 4

Kinoumsatz

Question 5

Bestimmung Ähnlichkeiten Möglichkeiten

Answer 5

Es müssen alle Störvariablen berücksichtigt werden, die Einfluss auf die Teilnahme der Maßnahme ausüben

1) Direktes Matching
2) Propensity Score Matching

Question 6

Probleme des direkten Matchings

Answer 6

Da beim Matching Partner alle Ausprägungen der Störvariablen identisch sein müsse, wird es mit steigender Anzahl von Störvariablen schwierig, einen Matching Partner zu finden (Dimensionalitätsproblem)

Question 7

Wie werden Propensity Scores berechnet?

Answer 7

Logisitische Regression

Question 8

Relevante Matching Alogrithmen

Answer 8

Nearest Neighbour, Caliper (mit und ohne Zurücklegen)

Kernel und Radius

Question 9

Stable Unit Treatment Value Assumption

Answer 9

Stable Unit Treatment Value Assumption
Teilnahme eines Probanden an der Maßnahme beeinflusst ausschließlich das Verhalten dieser Probanden und hat keinen Einfluss auf das Verhalten dieser Probanden

Question 10

Strongly Ingnorable Treatment Assignment

Answer 10

besagt, dass nach dem Matching auf die beobachteten Störvariablen die Werte der Ergebnisvariablen nicht durch die Störvariablen beeinflusst werden

Question 11

Conditional Mean Independence Assumption

Answer 11

CMIA ist ähnlich wie SITA - aber weniger streng und betrachtet nur die Erwartungswerte der Ergebnisvariablen

Question 12

Voraussetzungen

Answer 12

Stable Unit Treatment Value Assumption
Strongly Ingnorable Treatment Assignment
Conditional Mean Independence Assumption

Question 13

Was ist der Sample Perzent Reduction in Bias?

Answer 13

Messgröße mit der geprüft werden kann, wie stark sich die Störvariablen von Teilnehmern und Nicht-Teilnehmern nach dem Matching angeglichen haben?

Question 14

Kritikpunkte Direktes Matching

Answer 14

• Selbstselektionseffekt wird nicht beachtet
• geringe Stichprobe
• Problem: Dimensionalität; bei steigender Anzahl an Störvariablen ist es schwierig einen Matching Partner zu finden

Question 15

Probleme bei “mit Zurücklegen”

Answer 15

bereits zugeordnetes Match kann nochmal verwendet werden; Problematik: Immer derselbe Matching-Partner, Gruppe der gemachten Partner wird viel kleiner -> Ergebnis instabil

Question 16

Probleme bei “ohne Zurücklegen”

Answer 16

Matchingpartner werden nach dem Match ausgeschlossen
Matching-Ergebnis (Güte) abhängig von Reihenfolge. Große Distanzen müssen akzeptiert werden
-> evtl. schlechtere Matchingpartner für spätere Kunden

Question 17

Welche Probleme/Nachteile gibt es beim Propensity Score Matching allgemein

Answer 17

Datenproblematik:
sehr großer Datensatz nötig
optimaler Common Supportt sicherstellen 
geeignete Störvariablen müssen vorliegen
Statistiksoftware
Regression auf Basis des selektionskorrigierten Datensatzes ist nicht mehr vollständig interpretierbar

Question 18

Was versteht man unter einem Selektionseffekt bei Kritikern?

Answer 18

Generiert eine Kritik mehr Erfolg oder werden erfolgreiche/populäre Bücher eher besprochen?
Es ist nicht zufällig ob ein Buch besprochen wird; es werden meist nur erfolgsversprechende Bücher besprochen
Selbstselktionseffekte können durch Propensity Score Matching berücksichtigt werden