E值 swMATH ID: 34331 软件作者： Maya B.Mathur、Louisa H.Smith、Peng Ding、Tyler J.VanderWeele 描述： R包EValue：观察研究和荟萃分析中未测量混淆或选择偏差的敏感性分析。对观察研究或观察研究的荟萃分析中未测量的混杂因素进行敏感性分析。对于单个观察性研究，该软件包报告了E-values，定义为风险比率量表上的最小关联强度，未测量的混杂因素需要与治疗和结果都有关联，以充分解释特定的治疗-结果关联，条件是测量的协变量。您可以使用其中一个评估值。XX（）函数用于计算相关结果类型的E值。结果类型包括风险比率、常见或罕见结果的比值比、常见或少见结果的危险比以及结果的标准化差异。或者，您可以使用bias_plot（）函数将偏差系数绘制为两个灵敏度参数的函数。（见VanderWeele&Ding，2017年）[<http://annals.org/aim/article/2643434>]详细信息。）对于荟萃分析，使用confunded_meta函数计算点估计和推断：（1）真正因果效应大小超过指定科学重要性阈值的研究比例；以及（2）将具有科学显著规模的真实效应的研究比例降低到规定阈值以下所需的最小偏差因子和混杂强度。函数sens_plot（）和sens_table（）创建图表，以便在一系列偏差值中可视化这些元分析指标。（见马图尔和范德维尔，2019年[<https://amstat.tandfonline.com/doi/full/10.1080/01621459.2018.1529598#.XKIJtOtKjdc>]详细信息。）本包中的大多数分析也可以使用基于网络的图形界面进行（对于单个观察研究：[<https://evalue.hmdc.harvard.edu>]; 对于荟萃分析：[<https://mmathur.shinyapps.io/meta_gui_2/>]). 主页： https://cran.r-project.org/web/packages/EV值/index.html 源代码： https://github.com/cran/EValue网站 依赖项： R（右） 相关软件： R（右）;出版偏见;obs传感器;sensemakr传感器;翻斗车;选择偏差;捷运局;tmle（tmle）;超级学习者;drtmle公司;上位机;光学匹配;匹配;MatchIt匹配;sbw公司;眼镜;PSW公司;因果权重;CBPS公司;吃了 引用于： 3文件 标准条款 1出版物描述软件，包括1出版物以zbMATH为单位 年份 荟萃分析中未测量混杂因素的敏感性分析。 Zbl 1437.90151号玛雅·B·马图尔。;泰勒·J·范德维尔。 2020 3位作者引用 三 玛雅·B·马图尔。 三 泰勒·J·范德维尔。 2 陈颖 2篇连载文章中引用 2 统计科学 1 美国统计协会杂志 在2个字段中引用 三 统计学（62-XX） 1 运筹学、数学规划（90-XX） 按年份列出的引文