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Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Räumliche Sensitivitätsanalyse für Kausalität

Die räumliche Sensitivitätsanalyse für Kausalität prüft systematisch, ob eine kausale Schätzung, die aus georeferenzierten Daten abgeleitet wurde, Bestand hat, wenn räumliche Struktur, Spillover-Effekte und die Wahl der räumlichen Gewichtsmatrix variiert werden. Da benachbarte Einheiten oft unbeobachtete Störvariablen teilen – Bodenqualität, lokale Infrastruktur, Nachbarschaftsnormen –, kann eine naive Regression verzerrte kausale Schätzungen ergeben. Diese Methode zeigt, wie fragil oder robust ein behaupteter kausaler Effekt gegenüber alternativen räumlichen Spezifikationen ist.

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Quellen

  1. Anselin, L. (1988). Spatial Econometrics: Methods and Models. Kluwer Academic Publishers, Dordrecht. ISBN: 978-9024737322
  2. Reich, B. J., Yang, S., Guan, Y., Giffin, A. B., Miller, M. J., & Rappold, A. G. (2021). A review of spatial causal inference methods for environmental and epidemiological applications. International Statistical Review, 89(3), 605-634. DOI: 10.1111/insr.12452

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ScholarGate. (2026, June 3). Spatial Sensitivity Analysis for Causal Inference. ScholarGate. https://scholargate.app/de/causal-inference/spatial-sensitivity-analysis-for-causality

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ScholarGateSpatial Sensitivity Analysis for Causality (Spatial Sensitivity Analysis for Causal Inference). Abgerufen am 2026-06-15 von https://scholargate.app/de/causal-inference/spatial-sensitivity-analysis-for-causality · Datensatz: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026