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세 연구자가 논문과 도표를 함께 검토하고 작은 갈색 안경 올빼미가 곁에서 책을 읽는 모습

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검색 결과26건

검색 결과 제목

  1. 1효과가 없어야 할 대조군에서 효과가 보이면 무엇을 의심해야 할까?
  2. 2활동적인 사람이 기억도 좋다면, 운동을 늘리면 기억력도 좋아질까?
  3. 3숨은 변수가 얼마나 강해야 관찰된 효과를 지울 수 있을까?
  4. 4잠과 성적이 함께 움직이면, 잠을 늘리면 성적도 오를까?
  5. 5상관관계에서 인과관계로 가려면 무엇이 더 필요한가
숨은 원인이 주 노출·주 결과·음성 대조 결과에 연결되고, 노출에서 음성 대조로 가는 직접 화살표는 없어야 함을 표시한 DAG.

효과가 없어야 할 대조군에서 효과가 보이면 무엇을 의심해야 할까?

숨은 원인이 주 노출·주 결과·음성 대조 결과에 연결되고, 노출에서 음성 대조로 가는 직접 화살표는 없어야 함을 표시한 DAG.
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

효과가 없어야 할 대조군에서 효과가 보이면 무엇을 의심해야 할까?

Lipsitch 등의 음성 대조 개념을 통해 관찰연구의 숨은 교란과 편향을 진단하는 법을 탐구합니다.

Negative Controls: A Tool for Detecting Confounding and Bias in Observational Studies

게시 2026-09-26 · 약 12분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
연구 비교Physical activity and cognitive function in middle-aged adults해외 학술 연구
논리교육과 평가해외 학술 연구 · 연구 비교 · 일반

활동적인 사람이 기억도 좋다면, 운동을 늘리면 기억력도 좋아질까?

횡단 관찰·장기 추적 종합·무작위 운동 실험과 적용 질문을 선택해 직접 근거, 시간 순서, 인과 해석과 남은 한계를 비교합니다.

Physical activity and cognitive function in middle-aged adults

게시 2026-09-22 · 약 36분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
관찰된 위험비 1.0, 1.5, 2.0, 3.0에 따라 E-value가 1.0, 2.37, 3.41, 5.45로 증가하는 선 그래프.

숨은 변수가 얼마나 강해야 관찰된 효과를 지울 수 있을까?

관찰된 위험비 1.0, 1.5, 2.0, 3.0에 따라 E-value가 1.0, 2.37, 3.41, 5.45로 증가하는 선 그래프.
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

숨은 변수가 얼마나 강해야 관찰된 효과를 지울 수 있을까?

E-value는 관찰연구의 결과를 설명해 없애려면 측정하지 못한 교란이 노출·결과와 얼마나 강하게 연관돼야 하는지 위험비 척도로 묻습니다.

Sensitivity Analysis in Observational Research: Introducing the E-Value

게시 2026-09-21 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
연구 비교Sleep quality, duration, and consistency are associated with better academic performance in college students해외 학술 연구
인간의 사고와 추론해외 학술 연구 · 연구 비교 · 일반

잠과 성적이 함께 움직이면, 잠을 늘리면 성적도 오를까?

대학생 수면 관찰 연구와 수면 유인 현장실험을 골라 보며 연관, 개입 묶음의 인과효과, 적용 대상의 범위를 구분합니다.

Sleep quality, duration, and consistency are associated with better academic performance in college students

게시 2026-09-15 · 약 30분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
짧은 연구 읽기인과추론 입문 (An Introduction to Causal Inference)해외 학술 연구
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 짧은 연구 읽기 · 일반

상관관계에서 인과관계로 가려면 무엇이 더 필요한가

주디아 펄의 입문 논문은 관찰된 연관성만으로 인과 효과를 정할 수 없으며, 어떤 인과 가정을 두었는지 명시해야 한다고 설명합니다. 구조적 인과모형과 그래프, 개입 표기를 연결해 인과 질문의 논리적 토대를 살펴봅니다.

인과추론 입문 (An Introduction to Causal Inference)

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