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We Need Subject Matter Expertise to Choose and Identify Causal Estimands: Comment on "Estimands for Recurrent Event Endpoints in the Presence of a Terminal Event"
Concepts associés (26)
Bootstrap (statistiques)
En statistiques, les techniques de bootstrap sont des méthodes d'inférence statistique basées sur la réplication multiple des données à partir du jeu de données étudié, selon les techniques de rééchantillonnage. Elles datent de la fin des années 1970, époque où la possibilité de calculs informatiques intensifs devient abordable. On calculait depuis près d'un siècle des estimations : mesures de dispersion (variance, écart-type), intervalles de confiance, tables de décision pour des tests d'hypothèse, etc.
Taille d'effet
En statistique, une taille d'effet est une mesure de la force de l'effet observé d'une variable sur une autre et plus généralement d'une inférence. La taille d'un effet est donc une grandeur statistique descriptive calculée à partir de données observées empiriquement afin de fournir un indice quantitatif de la force de la relation entre les variables et non une statistique inférentielle qui permettrait de conclure ou non si ladite relation observée dans les données existe bien dans la réalité.
Moyenne pondérée
La moyenne pondérée est la moyenne d'un certain nombre de valeurs affectées de coefficients. En statistiques, considérant un ensemble de données et les coefficients, ou poids, correspondants, de somme non nulle, la moyenne pondérée est calculée suivant la formule : quotient de la somme pondérée des par la somme des poids soit Il s'agit donc du barycentre du système . Lorsque tous les poids sont égaux, la moyenne pondérée est identique à la moyenne arithmétique.
Causal reasoning
Causal reasoning is the process of identifying causality: the relationship between a cause and its effect. The study of causality extends from ancient philosophy to contemporary neuropsychology; assumptions about the nature of causality may be shown to be functions of a previous event preceding a later one. The first known protoscientific study of cause and effect occurred in Aristotle's Physics. Causal inference is an example of causal reasoning. Causal relationships may be understood as a transfer of force.
Causal model
In the philosophy of science, a causal model (or structural causal model) is a conceptual model that describes the causal mechanisms of a system. Several types of causal notation may be used in the development of a causal model. Causal models can improve study designs by providing clear rules for deciding which independent variables need to be included/controlled for. They can allow some questions to be answered from existing observational data without the need for an interventional study such as a randomized controlled trial.
Modèle causal de Neyman-Rubin
Le modèle causal de Neyman-Rubin (ou modèle à résultats potentiels, en anglais potential outcome model) est un cadre de pensée permettant d'identifier statistiquement l'effet causal d'une variable sur une autre. La première version du modèle a été proposée par Jerzy Neyman en 1923 dans son mémoire de maîtrise. Le modèle a ensuite été généralisé par Donald Rubin dans un article intitulé « ». Le nom du modèle a été donné par Paul Holland dans un article de 1986 intitulé « ». Expérience naturelle Méthode des
Données manquantes
En statistiques, les données manquantes ou les valeurs manquantes se produisent lorsqu’aucune valeur de données n’est représentée pour une variable pour une observation donnée. Les données manquantes sont courantes et peuvent avoir un effet significatif sur l'inférence, les performances de prédiction ou toute autre utilisation faite avec les données. Des données manquantes peuvent exister dans les données en raison d'une « omission de réponse » pour l'observation donnée.
Méthode des doubles différences
La méthode des doubles différences (ou méthode des différences de différences) est une méthode statistique utilisée pour estimer l'effet d'un traitement et consistant à comparer la différence entre le groupe de contrôle et le groupe traité avant et après l'introduction du traitement. Cette méthode est notamment utilisée en évaluation des politiques publiques pour estimer l'effet d'un traitement dans le cadre théorique du modèle causal de Neyman-Rubin. Expérience naturelle Estimateur de Wald Méthode à contr
Causalité
vignette|Exemple classique de la chute d'un domino causé par la chute d'un autre. En science, en philosophie et dans le langage courant, la causalité désigne la relation de cause à effet. la cause, corrélat de l'effet, c'est . C'est ce qui produit l'effet ; la causalité est le . Autrement dit, la causalité est l'influence par laquelle un événement, un processus, un état ou un objet (une cause) contribue à la production d'un autre événement, processus, état ou objet (un effet) considéré comme sa conséquence.
Omitted-variable bias
In statistics, omitted-variable bias (OVB) occurs when a statistical model leaves out one or more relevant variables. The bias results in the model attributing the effect of the missing variables to those that were included. More specifically, OVB is the bias that appears in the estimates of parameters in a regression analysis, when the assumed specification is incorrect in that it omits an independent variable that is a determinant of the dependent variable and correlated with one or more of the included independent variables.