Through the lens of causal inference: Decisions and pitfalls of covariate selection
Notice bibliographique
Résumé
The critical importance of justifying the inclusion of covariates is a facet often overlooked in data analysis. While the incorporation of covariates typically follows informal guidelines, we argue for a comprehensive exploration of underlying principles to avoid significant statistical and interpretational challenges. Our focus is on addressing three common yet problematic practices: the indiscriminate lumping of covariates, the lack of rationale for covariate inclusion, and the oversight of potential issues in result reporting. These challenges, prevalent in neuroimaging models involving covariates such as reaction time, demographics, and morphometric measures, can introduce biases, including overestimation, underestimation, masking, sign flipping, or spurious effects. Our exploration of causal inference principles underscores the pivotal role of domain knowledge in guiding covariate selection, challenging the common reliance on statistical measures. This understanding carries implications for experimental design, model-building, and result interpretation. We draw connections between these insights and reproducibility concerns, specifically addressing the selection bias resulting from the widespread practice of strict thresholding, akin to the logical pitfall associated with "double dipping." Recommendations for robust data analysis involving covariates encompass explicit research question statements, justified covariate inclusions/exclusions, centering quantitative variables for interpretability, appropriate reporting of effect estimates, and advocating a "highlight, don't hide" approach in result reporting. These suggestions are intended to enhance the robustness, transparency, and reproducibility of covariate-driven analyses, encompassing investigations involving consortium datasets such as ABCD and UK Biobank. We discuss how researchers can use a transparent depiction of the covariate relationships to enhance the ethos of open science and promote research reproducibility.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».