Êtes-vous un étudiant de l'EPFL à la recherche d'un projet de semestre?
Travaillez avec nous sur des projets en science des données et en visualisation, et déployez votre projet sous forme d'application sur GraphSearch.
Cette séance de cours se concentre sur l'analyse causale des données d'observation, mettant en évidence la différence entre les études expérimentales et les études d'observation. Il couvre les pièges des études d'observation et fournit des outils pour tirer des conclusions valables à partir de «données trouvées». L'instructeur motive les élèves à lire des livres clés sur le terrain et discute des défis de la conduite d'expériences contrôlées randomisées. Diverses méthodes pour traiter les variables confusionnelles dans les études d'observation, comme les scores d'appariement et de propension, sont expliquées. La séance de cours souligne l'importance de parvenir à un équilibre dans les groupes d'étude et introduit une analyse de sensibilité pour évaluer l'impact des covariables non observées. Des exemples liés au tabagisme et au cancer du poumon illustrent les concepts discutés, et concluent par un résumé des principaux choix pour les travaux du projet.