説明
因果関係図は、研究者が尋ねる方法に革命をもたらしました：Yに対するXの因果関係は何ですか？ それらは、治療、曝露、および方針の効果を研究する研究者にとって重要なツールになりました。 問題の因果構造に関する仮定を要約して伝達することにより、因果図は、明らかなパラドックスを明確にし、一般的なバイアスを説明し、調整変数を特定するのに役立ちました。 その結果、多くの科学分野で因果関係図を正しく理解することがますます重要になっています。 このコースの最初の部分は、因果関係図とその因果関係推論への応用を紹介するXNUMXつのレッスンで構成されています。 最初のレッスンでは、因果DAG、因果図の一種、およびそれらを管理するルールを紹介します。 XNUMX番目、XNUMX番目、およびXNUMX番目のレッスンでは、因果的DAGを使用して、バイアスの一般的な形式を表します。 XNUMX番目のレッスンでは、因果的DAGを使用して、時間とともに変化する治療と治療交絡因子のフィードバック、および交絡調整のための従来の統計的手法のバイアスを表します。 XNUMX番目のレッスンでは、別のタイプの因果関係図であるSWIGを紹介します。 XNUMX番目のレッスンは、因果関係図を作成する際に学習者をガイドします。 コースの第XNUMX部では、健康科学および社会科学からの実際の質問への因果関係図の実際の適用に焦点を当てた一連のケーススタディを紹介します。 教授写真提供者：Anders Ahlbom
価格: 監査は無料です!
原因図：ハーバード大学とMITによって設立された教育用プラットフォームであるedXを使用して、結論の前に仮定を描きます。