Análise de Sensibilidade Bayesiana para Causalidade

A análise de sensibilidade bayesiana para causalidade quantifica o quanto um confundidor não medido precisaria influenciar tanto a atribuição do tratamento quanto o desfecho para reverter uma conclusão causal. Em vez de testar um único cenário de pior caso, ela coloca distribuições a priori sobre a força do confundimento oculto, propaga a incerteza através de um modelo bayesiano completo e relata uma distribuição a posteriori para o efeito causal que reflete honestamente o que é e o que não é identificado a partir dos dados observados.