Порівняння методів
Переглядайте обрані методи поруч; рядки з відмінностями підсвічено.
| Аналіз чутливості до прихованого зміщення (Межі Розенбаума / E-значення)× | Локальний середній ефект лікування (LATE / CACE)× | |
|---|---|---|
| Галузь | Причинно-наслідковий висновок | Причинно-наслідковий висновок |
| Родина | Regression model | Regression model |
| Рік появи≠ | 2002 | 1994 |
| Автор методу≠ | Paul R. Rosenbaum (bounds); Tyler J. VanderWeele & Peng Ding (E-value) | Imbens & Angrist (1994); Angrist, Imbens & Rubin (1996) |
| Тип≠ | Sensitivity analysis for causal inference | Instrumental-variable causal estimand |
| Основоположне джерело≠ | Rosenbaum, P. R. (2002). Observational Studies (2nd ed.). Springer. ISBN: 978-0387989679 | Imbens, G. W., & Angrist, J. D. (1994). Identification and Estimation of Local Average Treatment Effects. Econometrica, 62(2), 467-475. DOI ↗ |
| Інші назви≠ | Rosenbaum bounds, E-value, hidden bias sensitivity analysis, unmeasured confounding sensitivity | LATE, CACE, complier average causal effect, Yerel Ortalama Tedavi Etkisi (LATE / CACE) |
| 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). | The Local Average Treatment Effect is an instrumental-variable estimand, introduced by Imbens and Angrist (1994) and formalised with Rubin (1996), that recovers the average treatment effect for the subpopulation of compliers — units whose treatment status is actually moved by the instrument. It is closely tied to compliance analysis. |
| ScholarGateНабір даних ↗ |
|
|