Analyse de sensibilité au biais caché (Bornes de Rosenbaum / E-value)
L'analyse de sensibilité au biais caché est une famille de méthodes qui quantifient la force avec laquelle un facteur de confusion non mesuré devrait opérer pour pouvoir renverser une conclusion causale tirée de données observationnelles. Elle a été cristallisée par les bornes de sensibilité de Paul Rosenbaum (2002) et étendue par la valeur E de VanderWeele et Ding (2017).
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Sources
- 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 ↗
Comment citer cette page
ScholarGate. (2026, June 1). Sensitivity Analysis for Hidden Bias in Observational Studies (Rosenbaum Bounds / E-value). ScholarGate. https://scholargate.app/fr/causal-inference/sensitivity-analysis-observational
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- Ajustement par la porte de devant (Critère de la porte de devant)Inférence causale↔ compare
- Effet Traitement Moyen Local (ETML / CACE)Inférence causale↔ compare
- Tests placebo pour l'inférence causaleInférence causale↔ compare
- Appariement par score de propensionStatistiques de recherche↔ compare
- Variables instrumentales par moindres carrés en deux étapes (VI/2SLS)Inférence causale↔ compare
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