Statistical simulation and counterfactual analysis in social sciences
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we present statistical simulation techniques of interest in substantial interpretation of regression results. Taking stock of recent literature on causality, we argue that such techniques can operate within a counterfactual framework. To illustrate, we report findings using post-electoral data on voter turnout. The analysis of quantitative data, and the estimation of regression models in particular, can now be considered commonplace in the social sciences. There are, of course, notable variations in the ways those analyses are generated (research design, estimation methods, etc.). In the same way, there are discrepancies in terms of standards when it comes to the interpretation of the results and their proper communication. Depending on the nature of the data at hand and the chosen estimation methods, the interpretation phase can be rather equivocal. For instance, displaying the odd ratios, or their natural logarithm, following logistic regressions can be far from intelligible, especially when one is interested in parameters beyond their statistical significance threshold and the direction of their coefficients. Consequently, a greater analytical effort appears to be required to flesh out the proper signification and meaning of parameters, most particularly to express their magnitude. The interpretation of statistical results appears crucial, especially under the lens of knowledge transfer, which involves non-statistical experts (decision-makers, policy analysts, etc.). We contend here that statistical simulation can be put to profit to this end. We also make the argument that this approach is compatible with a counterfactual conception of causality. Although this is not the place to develop a full-fledged
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,032 | 0,097 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».