Relative Bias Under Imperfect Identification in Observational Causal Inference
观测因果推断中不完全识别下的相对偏差AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要围绕观测研究的识别假设、工具变量、近端推断与未测混杂敏感性展开，直接对应因果推断。
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观测因果推断中不完全识别下的相对偏差
- 研究问题
- 可观测选择、工具变量和近端推断的识别假设不能精确成立时，各方法的偏差如何变化，研究者应怎样比较假设风险？
- 方法与思路
- 作者推导工具变量和近端推断的偏差表达式，构建跨识别策略的敏感性工具与扩展偏差等高线图，并开展历史数据重分析。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称识别假设违背的影响会被结果中的未测混杂放大，并提出比较策略敏感性的工具，以揭示选择识别策略所隐含的判断。
- 阅读关注点
- 核对偏差表达式适用的模型、各策略违背程度的参数化方式，以及等高线图比较是否依赖不可观测量或额外尺度约定。
- 阅读边界
- 这是 arXiv 预印本，同行评审和期刊接收均未核实；摘要未提供偏差公式及具体条件，敏感性比较不能判定哪组假设真实成立。
原文摘要
To conduct causal inference in observational settings, researchers must rely on certain identifying assumptions. In practice, these assumptions are unlikely to hold exactly. This paper considers the bias of selection-on-observables, instrumental variables, and proximal inference estimates under violations of their identifying assumptions. We develop bias expressions for IV and proximal inference that show how violations of their respective assumptions are amplified by any unmeasured confounding in the outcome variable. We propose a set of sensitivity tools that quantify the sensitivity of different identification strategies, and an augmented bias contour plot visualizes the relationship between these strategies. We argue that the act of choosing an identification strategy implicitly expresses a belief about the degree of violations that must be present in alternative identification strategies. Even when researchers intend to conduct an IV or proximal analysis, a sensitivity analysis comparing different identification strategies can help to better understand the implications of each set of assumptions. Throughout, we compare the different approaches on a re-analysis of the impact of state surveillance on the incidence of protest in Communist Poland.