Prueba de placebo aumentada con aprendizaje automático

La prueba de placebo aumentada con aprendizaje automático es una técnica de validación de inferencia causal que utiliza estimadores flexibles de aprendizaje automático (ML) —como bosques causales, LASSO o ML de doble/des sesgado— para realizar comprobaciones de falsificación en una estrategia de identificación. Al reemplazar las asignaciones de tratamiento reales con asignaciones de placebo (falsas) y verificar que el efecto estimado colapsa a cero, los investigadores confirman que sus hallazgos causales no son artefactos de una especificación errónea del modelo o de factores de confusión.