Hồ sơ bằng chứng phương pháp

Sensitivity Analysis for Unmeasured Confounding

Sensitivity analysis for hidden bias is a family of methods that quantify how strongly an unmeasured confounder would have to operate before it could overturn a causal conclusion drawn from observational data. It was crystallised by Paul Rosenbaum's sensitivity bounds (2002) and extended by VanderWeele and Ding's E-value (2017).

Sources recorded, not reviewed

Hồ sơ nguồn

Các trích dẫn được sao chép nguyên văn từ hồ sơ nguồn của phương pháp. Không có xác minh cấp độ yêu cầu nào được suy ra từ chúng.

Sensitivity Analysis for Hidden Bias in Observational Studies (Rosenbaum Bounds / E-value)

Hồ sơ phương pháp phân loại · regression-model / causal-inference

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

Mở phương pháp đầy đủ

Các yêu cầu được tuyển chọn

Các yêu cầu được lưu trữ trong sổ cái bằng chứng, mỗi yêu cầu có đánh giá riêng.

Chưa có yêu cầu được tuyển chọn

Chế độ xem này không tạo ra đánh giá yêu cầu khi sổ cái không có.

Các phương pháp liên quan

Được tạo từ biểu đồ phương pháp và hiển thị dưới dạng các mối quan hệ được đề xuất bởi máy — không có yêu cầu bằng chứng nào được suy ra.

Same method familyFrontdoor Adjustmentmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyLocal Average Treatment Effectmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyPlacebo Testsmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.See alsoPropensity Score Matchingmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyTwo-Stage Least Squares (2SLS)machine-suggested · Relational suggestion, not evidence.