Inférence Causale pour les Statistiques, les Sciences Sociales et Biomédicales : Une Introduction

La plupart des questions dans les sciences sociales et biomédicales sont de nature causale : qu'arriverait-il à des individus ou à des groupes si une partie de leur environnement était modifiée ? Dans ce texte révolutionnaire, deux experts de renommée mondiale présentent des méthodes statistiques pour étudier de telles questions. Ce livre commence par la notion de résultats potentiels, chacun correspondant au résultat qui serait obtenu si un sujet était exposé à un traitement ou un régime particulier. Dans cette approche, les effets causaux sont des comparaisons de ces résultats potentiels. Le problème fondamental de l'inférence causale est que nous ne pouvons observer qu'un seul des résultats potentiels pour un sujet donné. Les auteurs expliquent comment les expériences randomisées nous permettent d'évaluer les effets causaux, puis se tournent vers les études observationnelles. Ils exposent les hypothèses nécessaires à l'inférence causale et décrivent les principales méthodes d'analyse, y compris l'appariement, les méthodes de score de propension et les variables instrumentales. De nombreuses applications détaillées sont incluses, avec un accent particulier sur les aspects pratiques pour le chercheur empirique.