Analisis Sensitivitas untuk Bias Tersembunyi (Batas Rosenbaum / Nilai-E)
Analisis sensitivitas untuk bias tersembunyi adalah keluarga metode yang mengukur seberapa kuat perancu yang tidak terukur harus beroperasi sebelum dapat membatalkan kesimpulan kausal yang ditarik dari data observasional. Metode ini dikristalkan oleh batas sensitivitas Paul Rosenbaum (2002) dan diperluas oleh Nilai-E VanderWeele dan Ding (2017).
Baca metode selengkapnya
Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sumber
- 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 ↗
Cara menyitasi halaman ini
ScholarGate. (2026, June 1). Sensitivity Analysis for Hidden Bias in Observational Studies (Rosenbaum Bounds / E-value). ScholarGate. https://scholargate.app/id/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.
- Penyesuaian Pintu Depan (Kriteria Pintu Depan)Inferensi Kausal↔ compare
- Efek Perlakuan Rata-rata Lokal (LATE / CACE)Inferensi Kausal↔ compare
- Uji Plasebo untuk Inferensi KausalInferensi Kausal↔ compare
- Pencocokan Skor PropensitasStatistika Penelitian↔ compare
- Variabel Instrumental melalui Kuadrat Terkecil Dua Tahap (IV/2SLS)Inferensi Kausal↔ compare
Dirujuk oleh
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →