Zapis dowodowy metody

Sensitivity Analysis for Causality

Sensitivity analysis for causality assesses how robust a causal conclusion is to unobserved confounding. Rather than assuming all confounders are controlled, it asks: how strong would an unmeasured variable need to be to overturn the estimated effect? It is an indispensable robustness check after any quasi-experimental or observational causal analysis.

Sources recorded, not reviewed

Zapis źródłowy

Cytaty skopiowane dosłownie z zapisu źródłowego metody. Nie należy z nich wywnioskować weryfikacji na poziomie twierdzenia.

Sensitivity Analysis for Hidden Bias in Causal Inference

Taksonomiczny zapis metody · regression-model / causal-inference

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

Otwórz pełną metodę

Wyselekcjonowane twierdzenia

Twierdzenia utrwalone w rejestrze dowodowym, każde z własną oceną.

Brak wyselekcjonowanych twierdzeń

Ten widok nie tworzy oceny twierdzenia, jeśli rejestr jej nie zawiera.

Powiązane metody

Wygenerowane z grafu metod i pokazane jako sugerowane przez maszynę powiązania — nie należy z nich wywnioskować twierdzenia dowodowego.

Same method familyDifference-in-Differencesmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyDoubly Robust Estimationmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.See alsoInstrumental Variables in Health Researchmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.See alsoPropensity Score Matchingmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.