Порівняння методів
Переглядайте обрані методи поруч; рядки з відмінностями підсвічено.
| Аналіз чутливості до прихованого зміщення (Межі Розенбаума / E-значення)× | Інструментальні змінні через двокроковий метод найменших квадратів (IV/2SLS)× | |
|---|---|---|
| Галузь | Причинно-наслідковий висновок | Причинно-наслідковий висновок |
| Родина | Regression model | Regression model |
| Рік появи≠ | 2002 | 2009 |
| Автор методу≠ | Paul R. Rosenbaum (bounds); Tyler J. VanderWeele & Peng Ding (E-value) | Angrist & Pischke (textbook treatment); Stock & Yogo (weak-instrument theory) |
| Тип≠ | Sensitivity analysis for causal inference | Instrumental-variables regression |
| Основоположне джерело≠ | Rosenbaum, P. R. (2002). Observational Studies (2nd ed.). Springer. ISBN: 978-0387989679 | Angrist, J. D. & Pischke, J. S. (2009). Mostly Harmless Econometrics: An Empiricist's Companion. Princeton University Press. ISBN: 978-0691120355 |
| Інші назви | Rosenbaum bounds, E-value, hidden bias sensitivity analysis, unmeasured confounding sensitivity | instrumental variables, IV estimation, 2SLS, instrumental variable regression |
| Пов'язані | 5 | 5 |
| Підсумок≠ | Sensitivity analysis for hidden bias is a family of methods that quantify how strongly an unmeasured confounder would have to operate before it could overturn a causal conclusion drawn from observational data. It was crystallised by Paul Rosenbaum's sensitivity bounds (2002) and extended by VanderWeele and Ding's E-value (2017). | IV/2SLS is a two-stage estimation method that recovers the causal effect of an endogenous regressor by isolating the part of its variation driven by an external instrument. It is the workhorse identification strategy in modern applied econometrics, developed at length in Angrist and Pischke's Mostly Harmless Econometrics (2009). |
| ScholarGateНабір даних ↗ |
|
|