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Regression modelQuasi-experimental / causal inference

Analisi di sensibilità spaziale per la causalità

L'analisi di sensibilità spaziale per la causalità verifica sistematicamente se una stima causale derivata da dati georeferenziati regge alla variazione della struttura spaziale, degli spillover e della scelta della matrice dei pesi spaziali. Poiché unità vicine condividono spesso confondenti non misurati — qualità del suolo, infrastrutture locali, norme di quartiere — una regressione ingenua può produrre stime causali distorte. Questo metodo rivela quanto sia fragile o robusto un presunto effetto causale rispetto a specifiche spaziali alternative.

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Fonti

  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

Come citare questa pagina

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

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ScholarGateSpatial Sensitivity Analysis for Causality (Spatial Sensitivity Analysis for Causal Inference). Consultato il 2026-06-15 da https://scholargate.app/it/causal-inference/spatial-sensitivity-analysis-for-causality · Insieme di dati: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026