Frontdoor Adjustment (Frontdoor-Kriterium)
Die Frontdoor-Adjustment ist Judea Pearls grafische Identifikationsstrategie, eingeführt 1995, die den kausalen Effekt einer Behandlung auf ein Ergebnis über eine vollständig vermittelnde Variable wiederherstellt, selbst wenn ein unbeobachteter Confounder zwischen Behandlung und Ergebnis sitzt. Sie ist das Standardwerkzeug, wenn das Backdoor-Kriterium nicht erfüllt werden kann, weil der Confounder nicht gemessen wird.
Die vollständige Methode lesen
Melden Sie sich mit einem kostenlosen Konto an, um diesen Abschnitt zu lesen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Quellen
- Pearl, J. (1995). Causal Diagrams for Empirical Research. Biometrika, 82(4), 669-688. DOI: 10.1093/biomet/82.4.669 ↗
- Pearl, J. (2009). Causality: Models, Reasoning, and Inference (2nd ed.). Cambridge University Press. ISBN: 978-0521895606
So zitieren Sie diese Seite
ScholarGate. (2026, June 1). Frontdoor Adjustment (Frontdoor Criterion). ScholarGate. https://scholargate.app/de/causal-inference/frontdoor-adjustment
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.
- Algorithmen zur kausalen Entdeckung (PC, FCI, LiNGAM)Kausale Inferenz↔ compare
- Kausale Identifikation mit gerichteten azyklischen Graphen (do-calculus)Kausale Inferenz↔ compare
- Regression Discontinuity Design (RDD)Kausale Inferenz↔ compare
- Two-Stage Least Squares (2SLS)Kausale Inferenz↔ compare
Referenziert von
Einen Fehler auf dieser Seite entdeckt? Melden oder Korrektur vorschlagen →