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首页> BMC medical research methodology> Evaluating sensitivity to classification uncertainty in latent subgroup effect analyses.

Evaluating sensitivity to classification uncertainty in latent subgroup effect analyses.

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第一作者： Wen Wei,Loh
第一单位： Department of Data Analysis, Ghent University, Gent, Belgium. wen.wei.loh@emory.edu.;Department of Quantitative Theory and Methods, Emory University, Atlanta, GA, USA. wen.wei.loh@emory.edu.
作者： Wen Wei,Loh [1] ; Jee-Seon,Kim [2]
作者单位： Department of Data Analysis, Ghent University, Gent, Belgium. wen.wei.loh@emory.edu.;Department of Quantitative Theory and Methods, Emory University, Atlanta, GA, USA. wen.wei.loh@emory.edu. [1] Department of Educational Psychology, University of Wisconsin-Madison, Madison, Wisconsin, USA. [2]
关键词 Causal inferenceFinite mixture modelsLatent class analysisParametric bootstrapPerturbed confidence intervalSensitivity analysisSubgroup average treatment effect (ATE)
主题词 因果律(Causality);人类(Humans);蒙特卡罗法(Monte Carlo Method);倾向性评分(Propensity Score);偏差(Uncertainty)
DOI 10.1186/s12874-022-01720-8
PMID 36153493
发布时间 2022-10-15
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BMC medical research methodology

BMC medical research methodology

2022年22卷1期

247页

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