Effektestimering

Effektestimering refererer til processen med at kvantificere og præcist estimere den kausale effekt af en intervention, behandling eller eksponering på et udfald ved hjælp af data fra både eksperimentelle og observationsbaserede studier. Målet er at give et tal for effekten, dens retning og usikkerhed, så beslutninger og vurderinger kan baseres på evidens.

Metoderne varierer med studiedesign. Randomiserede kontrollerede forsøg (RCT’er) anses som guldstandarden, fordi randomisering hjælper med at fjerne konfounding. I observationsdata anvendes kausal inferens-metoder som differences-in-differences, regression discontinuity designs, instrumentvariable-metoder og propensity-score teknikker (matching, weighting) for at adressere confounding og identifikationsantagelser. Estimatorer udtrykkes ofte som gennemsnitlige behandlingseffekter (ATE) eller gruppebaserede effekter (ATT, LATE), afhængigt af de tilknyttede populationers antagelser.

Modellerne spænder fra lineære og ikke-lineære regressionsmodeller til mere generelle potential-outcomes-rammeværk og bayesianske tilgange. Usikkerhed kvantificeres gennem konfidensintervaller eller sandsynlighedsfordelinger, ofte via bootstrap eller Bayesian posterior.

Udfordringerne omfatter confounding, målefejl, manglende data og modelmispecifikationer, som kan true identifikationen og ekstern gyldighed. Derfor anvendes ofte følsomhedsanalyser og multiple metoder for at triangulere effekten og vurdere robusthed.

Anvendelser findes i medicin, økonomi, samfundsvidenskab og offentlig politik, hvor effektestimering støtter beslutninger om behandlinger, programmer og ressourcetildeling.

Se også: kausal inferens, estimand, konfounding, følsomhedsanalyse.