การวิเคราะห์ความไวต่ออคติแฝง (Rosenbaum Bounds / E-value)
การวิเคราะห์ความไวต่ออคติแฝง (Sensitivity analysis for hidden bias) เป็นกลุ่มของวิธีการที่ใช้วัดว่าปัจจัยกวน (unmeasured confounder) ที่ไม่ได้ถูกวัด จะต้องมีอิทธิพลแรงเพียงใดจึงจะสามารถลบล้างข้อสรุปเชิงสาเหตุที่ได้จากการสังเกตข้อมูลได้ วิธีการนี้ตกผลึกมาจากค่าขอบเขตความไว (sensitivity bounds) ของ Paul Rosenbaum (2002) และได้รับการขยายผลโดยค่า E-value ของ VanderWeele และ Ding (2017)
อ่านวิธีฉบับเต็ม
เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
แหล่งอ้างอิง
- 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 ↗
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 1). Sensitivity Analysis for Hidden Bias in Observational Studies (Rosenbaum Bounds / E-value). ScholarGate. https://scholargate.app/th/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.
- การปรับแบบประตูหน้า (เกณฑ์ประตูหน้า)การอนุมานเชิงสาเหตุ↔ compare
- ผลกระทบเฉลี่ยเฉพาะที่ของการรักษา (Local Average Treatment Effect - LATE / CACE)การอนุมานเชิงสาเหตุ↔ compare
- การทดสอบแบบพลัสซีโบสำหรับการอนุมานเชิงสาเหตุการอนุมานเชิงสาเหตุ↔ compare
- การจับคู่คะแนนแนวโน้มสถิติการวิจัย↔ compare
- ตัวแปรเครื่องมือผ่านวิธีกำลังสองน้อยที่สุดสองขั้นตอน (IV/2SLS)การอนุมานเชิงสาเหตุ↔ compare