安慰剂分析Skill running-placebo-analysis

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name: 运行安慰剂分析 description: 执行时间安慰剂灵敏度分析以验证因果声明。用于检查模型稳健性、验证预干预效应缺失或确保观察到的效应不是虚假的。

运行安慰剂分析

执行时间安慰剂灵敏度分析以验证因果实验。

工作流程

1. 定义实验工厂: 创建一个函数，给定数据集和时间边界，返回一个拟合的 CausalPy 实验（例如，ITS、DiD、SC）。
2. 配置分析: 使用工厂、数据集、干预日期和折叠数（切割数）初始化 PlaceboAnalysis。
3. 运行分析: 执行 .run() 在预干预数据折叠上拟合模型。
4. 评估结果: 比较安慰剂效应（应为零）与实际干预效应。使用直方图和层次模型来量化“现状”分布。

关键概念

• 时间安慰剂: 在未发生干预的时间模拟干预，以检查模型是否错误地检测到效应。
• 折叠: 用于测试安慰剂时期的预干预数据切片。
• 工厂模式: 将安慰剂逻辑与特定 CausalPy 实验类型解耦。

参考文献

• 时间安慰剂实现: PlaceboAnalysis 类的完整代码、使用示例和层次现状建模。