Los efectos diferenciales juegan un papel especial en ciertos estudios observacionales en los que los tratamientos no se asignan a los sujetos al azar, donde los diferentes resultados pueden reflejar asignaciones sesgadas en lugar de efectos causados por los tratamientos.
Para dos tratamientos, los efectos diferenciales son el efecto de aplicar un tratamiento en lugar del otro. [1] Los efectos diferenciales no son inmunes a los sesgos diferenciales, cuyas posibles consecuencias se examinan mediante análisis de sensibilidad.
En estadística y ciencia de datos, la causalidad a menudo se prueba mediante análisis de regresión . Se pueden utilizar varios métodos para distinguir los efectos diferenciales reales de las correlaciones espurias. En primer lugar, se puede implementar el método de emparejamiento de puntuación de equilibrio (es decir, puntuación de propensión) para controlar el equilibrio de covariables. [2] En segundo lugar, el método de diferencias en diferencias (DID) con una suposición de tendencia paralela (dos grupos mostrarían una tendencia paralela si ninguno de ellos experimentara el efecto del tratamiento) es un método útil para reducir el impacto de factores extraños y la selección parcialidad. [3] El efecto diferencial de los tratamientos (DET) se exploró utilizando varios ejemplos y modelos.
En el área de la biomedicina, se investigaron los efectos diferenciales de la patología hipocampal temprana [4] sobre la memoria episódica y semántica. También se examinaron los efectos diferenciales de las apolipoproteínas E3 y E4 sobre el crecimiento neuronal in vitro. [5]