Запис о доказима методе

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

Изворни запис

Цитирани радови су копирани дословно из изворног записа методе. Из њих се не изводи верификација на нивоу тврдње.

Sensitivity Analysis for Hidden Bias in Causal Inference

Таксономски запис методе · 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

Отвори пуну методу

Куроване тврдње

Тврдње су сачуване у регистру доказа, свака са својом проценом.

Још увек нема курованих тврдњи

Овај приказ не измишља процену тврдње када регистар нема ниједну.

Сродне методе

Генерисано из графа метода и приказано као машински предложене везе — не изводи се тврдња доказа.

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.