tipr：倾点分析

流行病学和观察性研究内在地受到以下可能性的限制未测量的混淆。我们重点关注三个关键数量：最接近空值的置信区间的观察界未测量混杂因素与结果之间的关系示例未测量的连续性的合理残差效应大小或二元混淆，以及未测量值之间的关系混淆和暴露，例如实际平均差或这两种假设混淆的流行率差异接触组。基于Cornfield等人提出的方法。（1959）、布罗斯（1966）、施莱塞尔曼（1978）、罗森鲍姆和鲁宾（1983）、，Lin等人（1998）、Lash等人（2009）、Rosenbaum（1986）、Cinelli&Hazlett（2020）、VanderWeele&Ding（2017）和Ding&VanderWeole（2016），我们可以使用这些数量来评估未测量的混淆可能会使我们的结果变得微不足道。

版本：	1.0.2
取决于：	R（≥2.10）
进口：	克莱(≥ 3.4.1),胶,呜呜声,爱尔兰航空公司(≥ 1.0.6),sensemakr传感器,易怒的
建议：	扫帚,数字播放器,MASS（质量）,测试那个
出版：	2024-02-06
内政部：	10.32614/CRAN.包装
作者：	露西·达戈斯蒂诺·麦高文[aut，cre]，马尔科姆·巴雷特[自动]
维护人员：	露西·达戈斯蒂诺·麦高文（Lucy D’Agostino McGowan）<lucydagostino at gmail.com>
错误报告：	https://github.com/r-casal/tipr/issues
许可证：	麻省理工学院+文件许可证
网址：	https://r-casual.github.io/tipr/,https://github.com/r-casual/tipr
需要编译：	不
引用：	举报者引文信息
材料：	自述文件 新闻
CRAN检查：	tipr结果

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旧来源：	tipr存档

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