छिपे हुए पूर्वाग्रह के लिए संवेदनशीलता विश्लेषण (रोजनबाम बाउंड्स / ई-वैल्यू)
छिपे हुए पूर्वाग्रह के लिए संवेदनशीलता विश्लेषण विधियों का एक परिवार है जो यह मापता है कि अवलोकन संबंधी डेटा से निकाले गए कारण निष्कर्ष को पलटने के लिए एक अनमापा हुआ कन्फ़ाउंडर (unmeasured confounder) कितना शक्तिशाली होना चाहिए। इसे पॉल रोजनबाम की संवेदनशीलता सीमा (2002) द्वारा स्पष्ट किया गया और वेंडरवील और डिंग के ई-वैल्यू (2017) द्वारा विस्तारित किया गया।
पूरी विधि पढ़ें
यह खंड पढ़ने के लिए निःशुल्क खाते से साइन इन करें।
पद्धति मानचित्र
सम्बन्धित पद्धतियों का परिवेश — अन्वेषण हेतु किसी नोड का चयन करें।
स्रोत
- 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 ↗
इस पृष्ठ का उद्धरण कैसे दें
ScholarGate. (2026, June 1). Sensitivity Analysis for Hidden Bias in Observational Studies (Rosenbaum Bounds / E-value). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/causal-inference/sensitivity-analysis-observational
कौन-सी पद्धति?
इस पद्धति को उसकी निकटतम सजातीय पद्धतियों के साथ रखकर उन्हें साथ-साथ पढ़ें — पुस्तकालय पुस्तकें मेज़ पर रख देता है; चुनाव आपका है।
- फ्रंटडोर एडजस्टमेंट (फ्रंटडोर क्राइटेरियन)कारणात्मक अनुमान↔ तुलना करें
- स्थानीय औसत उपचार प्रभाव (LATE / CACE)कारणात्मक अनुमान↔ तुलना करें
- कारण अनुमान के लिए प्लेसबो परीक्षणकारणात्मक अनुमान↔ तुलना करें
- प्रोपेंसिटी स्कोर मैचिंगअनुसंधान सांख्यिकी↔ तुलना करें
- साधनात्मक चर द्विपदीय न्यूनतम वर्ग (IV/2SLS) के माध्यम सेकारणात्मक अनुमान↔ तुलना करें