stats:causal:e-value
E-value
- “観察研究で認めた「関連」が全てバイアスで説明されるには，調整済み交絡因子と独立してどのくらい強い未調整交絡が必要か” を定量化したもの
- オンライン計算ツールあり，Rパッケージもある（EValue）
$$\text{E-value} =\text{RR} +\sqrt{\text{RR} \times (\text{RR} -1)} $$
- 交絡因子 C を調整後の X-Y 因果効果がたとえばリスク比 2.0 であれば，E-valueの点推定値は 2+√2 = 3.4
- このとき，未調整交絡因子 U と X，Yとの関連が「Cを調整した上でどちらも最低限 RR 3.4以上であれば，上記の RR 2.0 を 交絡 U だけで説明されうる」という意味になる（必ずしも説明されないこともある）
- 逆にこれより弱い交絡では，未調整交絡のみで上記の関連を説明できないことになる
- つまり E-value が大きければ大きいほど robust
VanderWeele TJ, Ding P. Sensitivity Analysis in Observational Research: Introducing the E-Value. Ann Intern Med. 2017;167(4):268-274. DOI, PMID:28693043
stats/causal/e-value.txt · 最終更新: 2023/10/01 by admin