Sensitivitetsanalyse av heterogene behandlingseffekter for kausalitet
Sensitivitetsanalyse av heterogene behandlingseffekter undersøker hvor robuste subgruppe-spesifikke kausale estimater er overfor uobservert konfundering. I stedet for å teste en enkelt gjennomsnittlig behandlingseffekt, spør den om den estimerte variasjonen i behandlingseffekter på tvers av enheter eller subgrupper kan forklares bort av skjult skjevhet, og på hvilket nivå av skjult skjevhet de kausale konklusjonene for hver subgruppe ville bryte sammen.
Les hele metoden
Logg inn med en gratis konto for å lese denne delen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- Rosenbaum, P. R. (2002). Observational Studies (2nd ed.). Springer. ISBN: 978-0387989679
- Crump, R. K., Hotz, V. J., Imbens, G. W., & Mitnik, O. A. (2008). Nonparametric tests for treatment effect heterogeneity. Review of Economics and Statistics, 90(3), 389-405. DOI: 10.1162/rest.90.3.389 ↗
Slik siterer du denne siden
ScholarGate. (2026, June 3). Sensitivity Analysis for Causality under Heterogeneous Treatment Effects. ScholarGate. https://scholargate.app/no/causal-inference/heterogeneous-treatment-effect-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.
- Differanse-i-differanser (DiD)Økonometri↔ compare
- Dobbel robust estimering (AIPW)Kausal inferens↔ compare
- Heterogen behandlingseffekt differanse-i-differanser (HTE-DiD)Kausal inferens↔ compare
- Propensity Score MatchingForskningsstatistikk↔ compare
- Følsomhetsanalyse for kausalitetKausal inferens↔ compare
Funnet en feil på denne siden? Rapporter eller foreslå en rettelse →