Regression model

লুকানো পক্ষপাতের জন্য সংবেদনশীলতা বিশ্লেষণ (রোজেনবাম বাউন্ডস / ই-ভ্যালু)

লুকানো পক্ষপাতের জন্য সংবেদনশীলতা বিশ্লেষণ হল এমন পদ্ধতির একটি পরিবার যা পরিমাণগতভাবে নির্ধারণ করে যে একটি পর্যবেক্ষণমূলক ডেটা থেকে প্রাপ্ত কার্যকারণ সিদ্ধান্তকে বাতিল করতে একটি অপরিমাপযোগ্য বিভ্রান্তিকর কারণ (unmeasured confounder) কতটা শক্তিশালী হতে হবে। এটি পল রোজেনবাম-এর সংবেদনশীলতা সীমা (sensitivity bounds) (২০০২) দ্বারা সুগঠিত হয়েছিল এবং ভ্যান্ডারউইলে ও ডিং-এর ই-ভ্যালু (E-value) (২০১৭) দ্বারা প্রসারিত হয়েছিল।

MethodMind-এ খুলুনশীঘ্রইভিডিওশীঘ্রইDownload slides

পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন

শুধু সদস্যদের জন্য

এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।

সাইন ইন করুন

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

উৎস

  1. Rosenbaum, P. R. (2002). Observational Studies (2nd ed.). Springer. ISBN: 978-0387989679
  2. VanderWeele, T. J. & Ding, P. (2017). Sensitivity Analysis in Observational Research: Introducing the E-Value. Annals of Internal Medicine, 167(4), 268-274. DOI: 10.7326/M16-2607

এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন

ScholarGate. (2026, June 1). Sensitivity Analysis for Hidden Bias in Observational Studies (Rosenbaum Bounds / E-value). ScholarGate. https://scholargate.app/bn/causal-inference/sensitivity-analysis-observational

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

যেখানে উদ্ধৃত

ScholarGateSensitivity Analysis for Unmeasured Confounding (Sensitivity Analysis for Hidden Bias in Observational Studies (Rosenbaum Bounds / E-value)). 2026-06-15 তারিখে সংগৃহীত, উৎস: https://scholargate.app/bn/causal-inference/sensitivity-analysis-observational · ডেটাসেট: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026