कारणता के लिए बायेसियन संवेदनशीलता विश्लेषण
कारणता के लिए बायेसियन संवेदनशीलता विश्लेषण यह मापता है कि किसी कारण निष्कर्ष को पलटने के लिए एक अनमापी गई भ्रमित करने वाली चर (unmeasured confounder) को उपचार असाइनमेंट और परिणाम दोनों को कितना प्रभावित करना होगा। एक एकल सबसे खराब स्थिति का परीक्षण करने के बजाय, यह छिपे हुए भ्रम की ताकत पर पूर्व वितरण (prior distributions) रखता है, एक पूर्ण बायेसियन मॉडल के माध्यम से अनिश्चितता का प्रसार करता है, और देखे गए डेटा से क्या पहचाना गया है और क्या नहीं, इसे ईमानदारी से दर्शाते हुए कारण प्रभाव के लिए एक पश्च वितरण (posterior distribution) की रिपोर्ट करता है।
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स्रोत
- McCandless, L. C., Gustafson, P., & Austin, P. C. (2007). Bayesian propensity score analysis for observational data. Statistics in Medicine, 26(8), 1704-1718. DOI: 10.1002/sim.3460 ↗
- Gustafson, P. (2015). Bayesian Inference for Partially Identified Models: Exploring the Limits of Limited Data. CRC Press / Chapman & Hall. ISBN: 9781439869390
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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Sensitivity Analysis for Unmeasured Confounding in Causal Inference. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/causal-inference/bayesian-sensitivity-analysis-for-causality
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