ScholarGate
Asistent
Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Analýza citlivosti pro kauzalitu

Analýza citlivosti pro kauzalitu posuzuje, jak robustní je kauzální závěr vůči nepozorovanému matoucímu faktoru. Namísto předpokladu, že všechny matoucí faktory jsou kontrolovány, se ptá: jak silná by musela být nezměřená proměnná, aby zvrátila odhadovaný efekt? Jedná se o nepostradatelnou kontrolu robustnosti po jakékoli kvazi-experimentální nebo observační kauzální analýze.

Otevřít v MethodMindJiž brzyVideoJiž brzyDownload slides

Přečíst celou metodu

Pouze pro členy

Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.

Přihlásit se

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

+4 more

Zdroje

  1. Rosenbaum, P. R. (2002). Observational Studies (2nd ed.). Springer. ISBN: 978-0387989679
  2. Cinelli, C., & Hazlett, C. (2020). Making sense of sensitivity: Extending omitted variable bias. Journal of the Royal Statistical Society: Series B, 82(1), 39-67. DOI: 10.1111/rssb.12348

Jak citovat tuto stránku

ScholarGate. (2026, June 3). Sensitivity Analysis for Hidden Bias in Causal Inference. ScholarGate. https://scholargate.app/cs/causal-inference/sensitivity-analysis-for-causality

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Odkazuje sem

ScholarGateSensitivity Analysis for Causality (Sensitivity Analysis for Hidden Bias in Causal Inference). Získáno 2026-06-15 z https://scholargate.app/cs/causal-inference/sensitivity-analysis-for-causality · Datová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026