Análisis de Sensibilidad para Sesgo Oculto (Rosenbaum Bounds / E-value)
El análisis de sensibilidad para sesgo oculto es una familia de métodos que cuantifican cuán fuertemente tendría que operar un factor de confusión no medido antes de que pudiera anular una conclusión causal extraída de datos observacionales. Fue cristalizado por los límites de sensibilidad de Paul Rosenbaum (2002) y extendido por el E-value de VanderWeele y Ding (2017).
Leer el método completo
Inicia sesión con una cuenta gratuita para leer esta sección.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Fuentes
- 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 ↗
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 1). Sensitivity Analysis for Hidden Bias in Observational Studies (Rosenbaum Bounds / E-value). ScholarGate. https://scholargate.app/es/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.
- Ajuste frontal (Criterio Frontdoor)Inferencia causal↔ compare
- Efecto Medio Local del Tratamiento (LATE / CACE)Inferencia causal↔ compare
- Pruebas de placebo para inferencia causalInferencia causal↔ compare
- Emparejamiento por Puntuación de PropensiónEstadística para la investigación↔ compare
- Variables Instrumentales mediante Mínimos Cuadrados en Dos Etapas (IV/2SLS)Inferencia causal↔ compare
Citado por
¿Has visto un problema en esta página? Infórmanos o sugiere una corrección →