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Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Bayesianer Placebo-Test

Der Bayesianer Placebo-Test ist eine Falsifikationsstrategie für kausale Inferenz, die die Bayes'sche Inferenz auf Plazeboszenarien anwendet – entweder auf Scheinbehandlungen in der Vorinterventionsperiode, auf nicht betroffene Einheiten oder auf fiktive Grenzwerte –, um zu überprüfen, ob beobachtete Behandlungseffekte nicht plausibel zufällig oder durch ein fehlerhaft spezifiziertes Modell entstehen können. Er integriert Vorabinformationen und liefert Posterior-Verteilungen von Plazeboeffekten für einen direkten probabilistischen Vergleich.

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Quellen

  1. Brodersen, K. H., Gallusser, F., Koehler, J., Remy, N., & Scott, S. L. (2015). Inferring causal impact using Bayesian structural time-series models. Annals of Applied Statistics, 9(1), 247-274. DOI: 10.1214/14-AOAS788
  2. Abadie, A., Diamond, A., & Hainmueller, J. (2010). Synthetic control methods for comparative case studies: Estimating the effect of California's tobacco control program. Journal of the American Statistical Association, 105(490), 493-505. DOI: 10.1198/jasa.2009.ap08746

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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Placebo Test for Causal Inference. ScholarGate. https://scholargate.app/de/causal-inference/bayesian-placebo-test

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ScholarGateBayesian Placebo Test (Bayesian Placebo Test for Causal Inference). Abgerufen am 2026-06-15 von https://scholargate.app/de/causal-inference/bayesian-placebo-test · Datensatz: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026