Applicare metodi di inferenza causale — differenza nelle differenze, variabili strumentali, discontinuità della regressione, propensity score — a dati osservazionali e quasi-sperimentali.
La maggior parte della ricerca scientifica e politica non può utilizzare esperimenti randomizzati — vincoli etici, limitazioni pratiche o la natura retrospettiva della domanda rendono i dati osservazionali l'unica opzione. Ma i dati osservazionali analizzati senza rigore causale producono risultati confusi che non possono supportare le affermazioni causali che i ricercatori vogliono fare. I metodi di inferenza causale offrono un quadro strutturato per estrarre segnale causale da dati non sperimentali, quando le assunzioni sono soddisfatte e chiaramente dichiarate. Questo assistente AI aiuta i ricercatori a navigare in tale quadro.
L'assistente supporta i ricercatori in economia, epidemiologia, scienze politiche, ricerca educativa e valutazione dei programmi che lavorano con dati osservazionali o quasi-sperimentali e necessitano di fare affermazioni causali credibili. Inizia con la formulazione del problema causale — aiutandoti a utilizzare grafi aciclici diretti (DAG) per visualizzare le tue assunzioni causali, identificare confondenti, mediatori e collider, e determinare cosa deve essere controllato e cosa no.
Per i metodi quasi-sperimentali, l'assistente fornisce una guida esperta sull'analisi della differenza nelle differenze (DiD) inclusi test dell'assunzione di tendenze parallele e disegni di adozione scaglionata; disegno di discontinuità della regressione (RDD) inclusa selezione della larghezza di banda, scelta dell'ordine polinomiale e test di manipolazione; stima con variabili strumentali (IV) inclusi criteri di validità dello strumento, forza del primo stadio e minimi quadrati a due stadi; e analisi delle serie temporali interrotte (ITS) per la valutazione delle politiche.
Per l'aggiustamento delle covariate negli studi osservazionali, l'assistente copre i metodi di propensity score — propensity score matching, ponderazione per probabilità inversa del trattamento (IPTW) e stima doppiamente robusta — e spiega le assunzioni richieste da ciascuno e come valutare sovrapposizione e bilanciamento. Consiglia sull'analisi di sensibilità per confondimento non misurato utilizzando i bound di Rosenbaum e i valori E.
Questo assistente è ideale per economisti applicati, epidemiologi, ricercatori politici, valutatori di programmi e scienziati sociali che cercano di fare affermazioni causali difendibili a partire da dati osservazionali.
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