数据集概述
本数据集是论文“Improving local prevalence estimates of SARS-CoV-2 infections using a causal debiasing framework”所用的外部公开数据源压缩包，包含生成研究结果所需的全部外部下载数据，为SARS-CoV-2感染率的因果去偏估计研究提供数据支持，仅含一个压缩文件。
文件详解
- 文件名称：data.zip
- 文件格式：ZIP
- 字段映射介绍：压缩包内包含论文研究中从外部公开渠道下载的原始数据，具体文件结构及字段需解压后查看，原数据为研究期间公开可用的SARS-CoV-2感染相关数据。
数据来源
Alan Turing Institute；对应GitHub仓库：https://github.com/alan-turing-institute/jbc-turing-rss-testdebiasing；论文：Improving local prevalence estimates of SARS-CoV-2 infections using a causal debiasing framework（DOI: 10.1038/s41564-021-01029-0）
适用场景
- SARS-CoV-2感染率估计优化研究：用于验证因果去偏框架对本地感染率估计的改进效果。
- 流行病学数据去偏方法验证：支持因果推断方法在传染病监测数据偏差校正中的应用研究。
- 公共卫生决策支持：为基于感染率数据的疫情防控策略制定提供方法学参考。
- 医学统计方法应用：作为流行病学研究中因果去偏分析的案例数据源。
