EValue：未测量混淆和其他偏差的敏感性分析在观察研究和荟萃分析中

对未测量的混杂、选择偏差和测量误差进行敏感性分析（单独或组合；VanderWeele&Ding（2017））<doi:10.7326/M16-2607>；Smith&VanderWeele（2019）<doi:10.1097/EDE.0000000000001032>；VanderWeele&Li（2019）<doi:10.1093/aje/kwz133>；Smith&VanderWeele（2021）<doi:10.48550/arXiv.2005.02908>).还对荟萃分析中未测量的混杂因素进行敏感性分析（Mathur&VanderWeele（2020a）<doi:10.1080/01621459.2018.1529598>；马图尔和范德维尔（2020b）<doi:10.1097/EDE.000000000001180>)以及效果修正的附加措施（Mathur等人，正在审查中）。

版本：	4.1.3
进口：	统计、图形、，ggplot2(≥ 2.2.1),metafor公司,元数据、方法、，靴子,元实用工具,数字播放器
建议：	测试,针织物,rmarkdown公司
出版：	2021-10-28
内政部：	10.32614/CRAN.包装。E价值
作者：	玛雅·B·马图尔[cre，aut]，路易莎·H·史密斯[aut]，彭丁[aut]，Tyler J.VanderWeele[作者]
维护人员：	玛雅·B·马图尔（Maya B.Mathur）<mmathur at stanford.edu>
许可证：	GPL-2型
需要编译：	不
引用：	E值引用信息
材料：	自述文件
在视图中：	因果推理,元分析
CRAN检查：	E值结果

文档：

参考手册：	E值.pdf
渐晕图：	荟萃分析的E值(来源,R代码) 多偏差敏感性分析示例(来源,R代码) 多重偏差的E值(来源,R代码) 选择偏差的E值(来源,R代码) 未测量混杂的E值(来源,R代码)

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包源：	E值_4.1.3.tar.gz
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