Atelier : effet incremental sous confusion
Ajuster proprement et tester la sensibilité.
Énoncé
Données avec confondant mesuré + un non-mesuré simulé : estimez l'effet naïf, ajusté (régression/pondération), puis sensibilité au non-mesuré. Concluez en intervalle, pas en point.
Contraintes
DAG dessiné avant code, scores de propension diagnostiqués (overlap), test placebo inclus.
Indices
LogisticRegression (Ch16) pour le score de propension P(traitement|x), pondération IPW stabilisée (poids p/moyenne qui rééquilibrent les groupes), E-value (force minimale d'un confondant caché pour effacer l'effet).
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Correction
Naïf surestime de 30-50 %, ajusté recentre, sensibilité montre qu'un confondant modéré efface l'effet : d'où la formulation "effet entre X et Y sous hypothèses". C'est cette honnêteté qui distingue causal et prédictif.