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Kontrafaktischer Fliptest (FT)
Der Fliptest ist ein Ansatz, bei dem jedes Mitglied der Facette d betrachtet und bewertet wird, ob ähnliche Mitglieder von Facette a unterschiedliche Modellvorhersagen haben. Die Mitglieder der Facette a werden so ausgewählt, dass sie die k-nächsten Nachbarn der Beobachtung aus Facette d sind. Wir beurteilen, wie viele der nächsten Nachbarn der gegenüberliegenden Gruppe eine andere Vorhersage erhalten, wobei die umgekehrte Vorhersage von positiv zu negativ und umgekehrt gehen kann.
Die Formel für den kontrafaktischen Fliptest ist der Unterschied in der Kardinalität zweier Sätze geteilt durch die Anzahl der Mitglieder der Facette d:
FT = (F+ – F-)/nd
Wobei gilt:
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F+ = ist die Anzahl der Mitglieder mit einem ungünstigen Ergebnis in der bevorzugten Facette d, deren nächste Nachbarn in der bevorzugten Facette a ein günstiges Ergebnis erzielt haben.
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F- = ist die Anzahl der Mitglieder mit einem günstigen Ergebnis, deren nächste Nachbarn in der bevorzugten Facette a ein ungünstiges Ergebnis erzielt haben.
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nd ist der Stichprobenumfang von Facette d.
Der Wertebereich für den kontrafaktischen Fliptest für binäre und mehrkategoriale Facettenbeschriftungen ist [-1, +1]. Für kontinuierliche Beschriftungen legen wir einen Schwellenwert fest, um die Beschriftungen auf binäre Werte zu reduzieren.
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Positive Werte liegen vor, wenn die Anzahl der ungünstigen kontrafaktischen Fliptest-Entscheidungen für die benachteiligte Facette d größer ist als die Anzahl der günstigen.
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Werte nahe Null liegen vor, wenn sich die Anzahl der ungünstigen und der günstigen kontrafaktischen Fliptest-Entscheidungen ausgleicht.
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Negative Werte liegen vor, wenn die Anzahl der ungünstigen kontrafaktischen Fliptest-Entscheidungen für die benachteiligte Facette d geringer ist als die Anzahl der günstigen.
