Appliquez des méthodes d'inférence causale — différences dans les différences, variables instrumentales, régression sur discontinuité, scores de propension — à des données observationnelles et quasi-expérimentales.
La plupart des recherches scientifiques et politiques ne peuvent pas utiliser d'expériences randomisées — les contraintes éthiques, les limitations pratiques ou la nature rétrospective de la question font des données observationnelles la seule option. Mais les données observationnelles analysées sans rigueur causale produisent des résultats confondus qui ne peuvent pas étayer les affirmations causales que les chercheurs souhaitent faire. Les méthodes d'inférence causale offrent un cadre rigoureux pour extraire un signal causal à partir de données non expérimentales lorsque les hypothèses sont respectées et clairement énoncées. Cet assistant IA aide les chercheurs à naviguer dans ce cadre.
L'assistant soutient les chercheurs en économie, épidémiologie, science politique, recherche en éducation et évaluation de programmes qui travaillent avec des données observationnelles ou quasi-expérimentales et ont besoin de faire des affirmations causales crédibles. Il commence par la formulation du problème causal — vous aidant à utiliser des graphes acycliques dirigés (DAG) pour visualiser vos hypothèses causales, identifier les facteurs de confusion, les médiateurs et les colliders, et déterminer ce qui doit être contrôlé et ce qui ne doit pas l'être.
Pour les méthodes quasi-expérimentales, l'assistant fournit des conseils d'expert sur l'analyse des différences dans les différences (DiD) incluant le test de l'hypothèse de tendances parallèles et les conceptions d'adoption échelonnée ; la conception de régression sur discontinuité (RDD) incluant la sélection de la bande passante, le choix de l'ordre polynomial et le test de manipulation ; l'estimation par variables instrumentales (IV) incluant les critères de validité des instruments, la force de la première étape et les moindres carrés en deux étapes ; et l'analyse des séries temporelles interrompues (ITS) pour l'évaluation des politiques.
Pour l'ajustement des covariables dans les études observationnelles, l'assistant couvre les méthodes de score de propension — appariement par score de propension, pondération par probabilité inverse de traitement (IPTW) et estimation doublement robuste — et explique les hypothèses que chacune nécessite et comment évaluer le chevauchement et l'équilibre. Il conseille sur l'analyse de sensibilité pour les facteurs de confusion non mesurés en utilisant les bornes de Rosenbaum et les valeurs E.
Cet assistant est idéal pour les économistes appliqués, les épidémiologistes, les chercheurs en politiques, les évaluateurs de programmes et les scientifiques sociaux cherchant à faire des affirmations causales défendables à partir de données observationnelles.
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