La clave de todo este debate es esta condición. No estoy del todo de acuerdo. Una condición suficiente para identificar los efectos del tratamiento es la aleatorización del tratamiento; pero se podría imaginar que se es lo suficientemente bueno en contabilizar la selección/confusores como para que no sea necesario.

La condición de @jt_kerwin es obviamente suficiente y es la única condición suficiente obvia; pero la literatura moderna simplemente no ha explorado mucho los enfoques que son más tradicionales, como simplemente agregar un montón de controles.

@jt_kerwin Si estamos dispuestos a relajar el umbral de "100% de confianza", podríamos, en principio, avanzar. Es una decisión social si

@artrockalter Mi punto es que podríamos avanzar simplemente aceptando que cierta cantidad de confusiones desconocidas está bien. Es una decisión social si estamos de acuerdo con eso.

@jasndoc Dicho de otra manera: ninguna definición de "suficiente" que no sea de frontera excluye completamente los métodos no causales para la predicción contrafactual.