Regression modelQuasi-experimental / causal inference
因果推論における感度分析
因果推論における感度分析は、因果関係の結論が未観測の交絡因子に対してどの程度頑健であるかを評価するものである。すべての交絡因子が制御されていると仮定するのではなく、「推定された効果を覆すためには、測定されていない変数はどの程度強力である必要があるか？」と問う。これは、準実験的または観察的研究による因果分析の後に行われる、不可欠な頑健性チェックである。
手法の全文を読む
会員限定
ログイン無料アカウントでログインすると、このセクションを読めます。
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+4 more
出典
- Rosenbaum, P. R. (2002). Observational Studies (2nd ed.). Springer. ISBN: 978-0387989679
- Cinelli, C., & Hazlett, C. (2020). Making sense of sensitivity: Extending omitted variable bias. Journal of the Royal Statistical Society: Series B, 82(1), 39-67. DOI: 10.1111/rssb.12348 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). Sensitivity Analysis for Hidden Bias in Causal Inference. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/causal-inference/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.
- 差分の差 (Difference-in-Differences, DiD)計量経済学↔ compare
- 二重に頑健な推定量（AIPW）因果推論↔ compare
- 因果推論のための操作変数（IV）法医療経済学↔ compare
- 傾向スコアマッチング研究統計↔ compare