Spatial Sensitivity Analysis for Causality
Spatial sensitivity analysis for causality systematically tests whether a causal estimate derived from georeferenced data holds up as spatial structure, spillovers, and the choice of spatial weights matrix are varied. Because nearby units often share unmeasured confounders — soil quality, local infrastructure, neighbourhood norms — a naive regression may yield biased causal estimates. This method reveals how fragile or robust a claimed causal effect is to alternative spatial specifications.
Forrásrekord
A hivatkozások szó szerint a módszer forrásrekordjából kerültek átvételre. Ezekből nem következtethető ki állítás-szintű ellenőrzés.
- 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
Kurált állítások
Az állítások a bizonyíték-jegyzőkönyvben tárolódtak, mindegyik saját értékeléssel.
Ez a nézet nem hoz létre állítás-értékelést, ha a jegyzőkönyvben nincs.
Kapcsolódó módszerek
A módszergráfból generálva és gépi javaslatú kapcsolatokként jelenítve meg – nem következtethető ki bizonyíték-állítás.