敏感性分析是一种通过改变方法、模型、未测量的变量值以及假定来评估方法的稳健性(数据分析的假定和方法改变时，结果和主要结论一致)。
本质上是变换假定条件和统计方法再次进行统计分析，确定结果是否发生改变。目的是考察结果的稳定性，提升结论的可信度。
适用于哪些场景?
1、数据
2、分析人群
3、变量定义
4、统计模型
5、分布假定
01、展示形式有哪些展现形式？
1、统计图(形式丰富、色彩多样)
2、统计表格(制作方便，可提供精确数据)3、图 表
统计图：
将敏感性分析的结果与主要分析结果整合在一张效应估计的统计图中，常见于带亚组分析的森林图。
将敏感性分析结果与主要分析结果整合在一张效应估计统计表格中，常见于不同程度的协变量校正。
如何体现敏感性分析的结果?
敏感性分析结果=主要分析结果 【简要说明】作为附表或附图
敏感性分析结果≠主要分析结果【分析解释】直接呈现敏感性分析结果
数据中有哪些常用的统计方法?
一、离群值1、假设检验2、标签法
①标准差法(>3*SD)②Z值法(绝对值>3)
③改良Z值法(Median、MAD)
④箱线图(>四分位数间距(Q3-Q1)的两倍以上)⑤比较纳入、剔除标签法标记的离群值
⑥稳健回归(最小中位平方(LMS)法、M估计法)
