ScholarGate
Asisten
Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Analisis Sensitivitas Spasial untuk Kausalitas

Analisis sensitivitas spasial untuk kausalitas secara sistematis menguji apakah estimasi kausal yang diturunkan dari data georeferensi bertahan ketika struktur spasial, limpahan (spillovers), dan pilihan matriks bobot spasial divariasikan. Karena unit-unit yang berdekatan sering kali berbagi perancu yang tidak terukur — kualitas tanah, infrastruktur lokal, norma lingkungan — regresi naif dapat menghasilkan estimasi kausal yang bias. Metode ini mengungkapkan seberapa rapuh atau kuat suatu klaim efek kausal terhadap spesifikasi spasial alternatif.

Buka di MethodMindSegeraVideoSegeraDownload slides

Baca metode selengkapnya

Khusus anggota

Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.

Masuk

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Sumber

  1. Anselin, L. (1988). Spatial Econometrics: Methods and Models. Kluwer Academic Publishers, Dordrecht. ISBN: 978-9024737322
  2. 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

Cara menyitasi halaman ini

ScholarGate. (2026, June 3). Spatial Sensitivity Analysis for Causal Inference. ScholarGate. https://scholargate.app/id/causal-inference/spatial-sensitivity-analysis-for-causality

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side
ScholarGateSpatial Sensitivity Analysis for Causality (Spatial Sensitivity Analysis for Causal Inference). Diakses 2026-06-15 dari https://scholargate.app/id/causal-inference/spatial-sensitivity-analysis-for-causality · Set data: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026