Følsomhedsanalyse for kausalitet
Følsomhedsanalyse for kausalitet vurderer, hvor robust en kausal konklusion er over for uobserveret konfundering. I stedet for at antage, at alle konfoundere er kontrolleret, spørger den: Hvor stærk skal en umålt variabel være for at ændre den estimerede effekt? Det er en uundværlig robusthedskontrol efter enhver kvasi-eksperimentel eller observationel kausal analyse.
Læs hele metoden
Log ind med en gratis konto for at læse dette afsnit.
Metodekort
Nabolaget af beslægtede metoder — vælg en knude for at udforske.
+4 mere
Kilder
- Rosenbaum, P. R. (2002). Observational Studies (2nd ed.). Springer. ISBN: 978-0387989679
- 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 ↗
Sådan citerer du denne side
ScholarGate. (2026, June 3). Sensitivity Analysis for Hidden Bias in Causal Inference. ScholarGate. https://scholargate.app/da/causal-inference/sensitivity-analysis-for-causality
Hvilken metode?
Stil denne metode ved siden af dens nærmeste slægtninge, og læs dem side om side — biblioteket lægger bøgerne på bordet; valget er dit.
- Difference-in-Differences (Diff-in-Diff)Økonometri↔ sammenlign
- Dobbelt Robust Estimation (AIPW)Kausal inferens↔ sammenlign
- Instrumentalvariabel (IV) Metoden til Kausal InferensSundhedsøkonomi↔ sammenlign
- Propensity Score MatchingForskningsstatistik↔ sammenlign
Refereret af
Har du fundet en fejl på denne side? Indberet den eller foreslå en rettelse →