Anàlisi de sensibilitat per a biaix ocult (Límits de Rosenbaum / E-value)
L'anàlisi de sensibilitat per a biaix ocult és una família de mètodes que quantifiquen com de fort hauria d'operar un confonent no mesurat abans que pogués anul·lar una conclusió causal extreta de dades observacionals. Va ser cristal·litzat pels límits de sensibilitat de Paul Rosenbaum (2002) i ampliat per l'E-value de VanderWeele i Ding (2017).
Llegeix el mètode complet
Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.
Mapa de mètodes
El veïnat de mètodes relacionats — seleccioneu un node per explorar-lo.
Fonts
- Rosenbaum, P. R. (2002). Observational Studies (2nd ed.). Springer. ISBN: 978-0387989679
- 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 ↗
Com citar aquesta pàgina
ScholarGate. (2026, June 1). Sensitivity Analysis for Hidden Bias in Observational Studies (Rosenbaum Bounds / E-value). ScholarGate. https://scholargate.app/ca/causal-inference/sensitivity-analysis-observational
Quin mètode?
Poseu aquest mètode al costat dels seus parents més pròxims i llegiu-los de costat a costat — la biblioteca disposa els llibres sobre la taula; la tria és vostra.
- Ajustament per la porta d'entrada (Criteri de la porta d'entrada)Inferència causal↔ compara
- Efecte del tractament mitjà local (LATE / CACE)Inferència causal↔ compara
- Proves de placebo per a la inferència causalInferència causal↔ compara
- Emparellament per puntuació de propensióEstadística per a la recerca↔ compara
- Variables instrumentals mitjançant mínims quadrats en dues etapes (IV/2SLS)Inferència causal↔ compara
Citat per
Has vist cap problema en aquesta pàgina? Informa'n o suggereix una correcció →