เปรียบเทียบวิธี
ดูวิธีที่เลือกเทียบกันแบบเคียงข้าง แถวที่ต่างกันจะถูกเน้นไว้
| การทดสอบแบบสเปเชียลเพลซีโบ (Spatial Placebo Test)× | การวิเคราะห์ความไวต่อเหตุปัจจัยเชิงสาเหตุ× | |
|---|---|---|
| สาขาวิชา | การอนุมานเชิงสาเหตุ | การอนุมานเชิงสาเหตุ |
| ตระกูล | Regression model | Regression model |
| ปีกำเนิด≠ | 2000s–2010s | 1983–2002 |
| ผู้ริเริ่ม≠ | Developed organically in spatial econometrics and geographic RDD literature; prominent use in Dell (2010) and related work | Paul R. Rosenbaum (hidden-bias framework); extended by Cinelli & Hazlett (omitted-variable approach) |
| ประเภท≠ | Falsification / robustness check | Diagnostic / robustness check |
| แหล่งต้นตำรับ≠ | Buonanno, P., Montolio, D., & Vanin, P. (2009). Does Social Capital Reduce Crime? Journal of Law and Economics, 52(1), 145-170. DOI ↗ | Rosenbaum, P. R. (2002). Observational Studies (2nd ed.). Springer. ISBN: 978-0387989679 |
| ชื่อเรียกอื่น | geographic placebo test, spatial falsification test, spatial robustness check, geographic spillover test | sensitivity analysis, hidden-bias sensitivity analysis, Rosenbaum sensitivity analysis, omitted-variable sensitivity |
| ที่เกี่ยวข้อง | 4 | 4 |
| สรุป≠ | A spatial placebo test is a falsification check used in geographic or spatial causal-inference studies. The analyst applies the same estimation procedure to spatial units, boundaries, or zones where no treatment effect should exist — fake borders, shifted cutoffs, or buffer areas beyond spillover range — and checks whether a spurious effect emerges. A non-significant result in the placebo region supports the credibility of the main causal estimate. | 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. |
| ScholarGateชุดข้อมูล ↗ |
|
|