Analyse de sensibilité spatiale pour la causalité
L'analyse de sensibilité spatiale pour la causalité teste systématiquement si une estimation causale dérivée de données géoréférencées se maintient lorsque la structure spatiale, les débordements (spillovers) et le choix de la matrice de poids spatiaux sont modifiés. Étant donné que les unités voisines partagent souvent des facteurs de confusion non mesurés — qualité du sol, infrastructure locale, normes de voisinage — une régression naïve peut produire des estimations causales biaisées. Cette méthode révèle à quel point un effet causal revendiqué est fragile ou robuste face à des spécifications spatiales alternatives.
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Sources
- Anselin, L. (1988). Spatial Econometrics: Methods and Models. Kluwer Academic Publishers, Dordrecht. ISBN: 978-9024737322
- 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 ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 3). Spatial Sensitivity Analysis for Causal Inference. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/causal-inference/spatial-sensitivity-analysis-for-causality
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