Análisis de Sensibilidad Bayesiano para la Causalidad

El análisis de sensibilidad bayesiano para la causalidad cuantifica cuánto tendría que influir un factor de confusión no medido tanto en la asignación del tratamiento como en el resultado para anular una conclusión causal. En lugar de probar un único escenario de "peor caso", establece distribuciones previas sobre la fuerza de la confusión oculta, propaga la incertidumbre a través de un modelo bayesiano completo e informa una distribución posterior para el efecto causal que refleja honestamente lo que se identifica y lo que no a partir de los datos observados.