Tests placebo pour l'inférence causale
Les tests placebo sont une famille de vérifications de falsification qui sondent la crédibilité d'une affirmation causale en réexécutant l'analyse sur un traitement factice, une fausse date d'intervention ou un résultat qui n'aurait pas dû être affecté. L'approche a été popularisée par les travaux sur le contrôle synthétique d'Abadie, Diamond et Hainmueller (2010) et les vérifications de validité de la régression sur discontinuité d'Imbens et Lemieux (2008).
Lire la méthode complète
Connectez-vous avec un compte gratuit pour lire cette section.
Carte des méthodes
Le voisinage des méthodes apparentées — sélectionnez un nœud pour explorer.
Sources
- 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 ↗
- Imbens, G. W., & Lemieux, T. (2008). Regression Discontinuity Designs: A Guide to Practice. Journal of Econometrics, 142(2), 615-635. DOI: 10.1016/j.jeconom.2007.05.001 ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 1). Placebo Tests for Causal Inference Validation. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/causal-inference/placebo-tests-causal
Quelle méthode ?
Placez cette méthode aux côtés de ses plus proches parentes et lisez-les côte à côte — la bibliothèque pose les ouvrages sur la table ; le choix vous revient.
- Algorithmes de découverte causale (PC, FCI, LiNGAM)Inférence causale↔ comparer
- Identification causale avec les graphes acycliques dirigés (do-calculus)Inférence causale↔ comparer
- Design par Différence de DiscontinuitésInférence causale↔ comparer
- La régression par discontinuité (RDD)Inférence causale↔ comparer
- Analyse de sensibilité au biais caché (Bornes de Rosenbaum / E-value)Inférence causale↔ comparer
Référencée par
Une erreur sur cette page ? Signalez-la ou proposez une correction →