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Accès ouvert déclaré 2025 article

Redefining Representativeness of a Sample in Causal Terms

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RATIONALE: Despite its crucial role, sample representativeness remains a controversial topic in the methodology of medical science. There is an ongoing debate not only about how best to define and ensure the representativeness of a sample (e.g., Rudolph et al. 2023; Porta 2016), but also about whether representativeness is worth pursuing at all (e.g., Rothman et al. 2013). AIMS AND OBJECTIVES: Our aim is to construct a formalised, precise, and practical conceptualisation of sample representativeness. METHODS: We employ the established framework of causal Bayesian networks to develop such a conceptualisation. RESULTS: We propose a precise formal definition of sample representativeness that translates into clear and actionable methodological guidance. Additionally, we provide examples and a checklist to illustrate the application of the proposed conceptualisation. CONCLUSION: We believe that the presented definition will facilitate further discussion of the issue of representativeness and prove useful to scientists in practice.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Redefining Representativeness of a Sample in Causal Terms
Date Crossref
01/06/2025
Éditeur
Wiley
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude et ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

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Sujets associés

Bayesian Modeling and Causal InferenceAdvanced Causal Inference TechniquesPhilosophy and History of Science

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