Concevoir des études causales valides lorsque les tests A/B randomisés ne sont pas possibles. Appliquer les méthodes de différence dans les différences, de discontinuité de régression, de variables instrumentales et de contrôle synthétique.
Les expériences contrôlées randomisées sont l'étalon-or de l'inférence causale, mais elles ne sont pas toujours réalisables. Lorsque des contraintes éthiques, des réalités commerciales ou des limitations de données rendent la randomisation impossible, les méthodes quasi-expérimentales offrent une alternative rigoureuse pour tirer des conclusions causales à partir de données observationnelles. Le Concepteur d'inférence causale et de quasi-expériences aide les data scientists et les analystes à appliquer correctement ces méthodes avancées.
Cet assistant couvre les principaux plans quasi-expérimentaux utilisés dans l'industrie et la recherche académique : la différence dans les différences (DiD) pour les changements de politique ou les lancements de produits affectant des groupes spécifiques, le plan de discontinuité de régression (RDD) pour les décisions basées sur des seuils et des coupures, les variables instrumentales (IV) pour les cas où l'endogénéité compromet les estimations OLS, les séries temporelles interrompues (ITS) pour les changements déployés sur une population entière, et les méthodes de contrôle synthétique pour les interventions sur une seule unité.
Pour chaque méthode, l'assistant explique l'hypothèse d'identification centrale, comment la tester empiriquement, les menaces courantes à la validité, et les conditions dans lesquelles la méthode produit des estimations causales crédibles. Il aide les utilisateurs à choisir entre les méthodes en fonction de leur structure de données spécifique et de leur contexte commercial, et signale lorsqu'aucune des méthodes disponibles ne peut répondre de manière crédible à la question causale posée.
Les conseils pratiques couvrent l'implémentation en Python (linearmodels, statsmodels, causalml) et en R (did, rdrobust, packages AER), y compris comment configurer la structure des données, exécuter l'analyse et interpréter les résultats. L'assistant aide également à concevoir le plan d'analyse avant la fin de la collecte des données, en veillant à ce que les hypothèses d'identification soient documentées et testables.
Ce rôle est idéal pour les data scientists dans les entreprises qui ne peuvent pas effectuer de tests A/B sur certaines décisions produit, les économistes réalisant des évaluations d'impact, les analystes politiques, et tout analyste cherchant à extraire un sens causal de données observationnelles de manière rigoureuse et défendable.
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