Modèle causal de Neyman-Rubin

Le modèle causal de Neyman-Rubin (ou modèle à résultats potentiels, en anglais potential outcome model) est un cadre de pensée permettant d'identifier statistiquement l'effet causal d'une variable sur une autre. La première version du modèle a été proposée par Jerzy Neyman en 1923 dans son mémoire de maîtrise^[1]. Le modèle a ensuite été généralisé par Donald Rubin dans un article intitulé « Estimating Causal Effects of Treatments in Randomized and Nonrandomized Studies ». Le nom du modèle a été donné par Paul Holland dans un article de 1986 intitulé « Statistics and Causal Inference »^[2],[3].

Modèle causal de Neyman-Rubin

Type	Modèle causal (en)
Inventeur	Jerzy Neyman
Nommé en référence à	Donald Rubin, Jerzy Neyman
Formule	${\displaystyle Y_{t}(u)=T+Y_{c}(u)}$

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Bibliographie

• (en) Donald Rubin, « Estimating Causal Effects of Treatments in Randomized and Nonrandomized Studies », Journal of Educational Psychology, vol. 66, n^o 5,‎ 1974, p. 688–701

Notes et références

1. Jerzy Neyman, Sur les applications de la théorie des probabilités aux expériences agricoles : Essai des principes, mémoire de master, 1923, réédité en anglais dans la revue Statistical Science, Vol. 5, pp. 463-472. (traduction de D. M. Dabrowska, et T. P. Speed)
2. (en) Paul W. Holland, « Statistics and causal inference », Journal of the American Statistical Association, vol. 81, n^o 396,‎ 1986, p. 945-960
3. (en) Jasjeet Sekhon, « The Neyman— Rubin Model of Causal Inference and Estimation Via Matching Methods », dans The Oxford Handbook of Political Methodology, 2008 (DOI 10.1093/oxfordhb/9780199286546.003.0011)

Voir aussi

• Expérience naturelle
• Méthode des doubles différences
• Méthode d'appariement
• Régression sur discontinuité
• Estimateur de Wald
• Méthode à contrôle synthétique

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