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검색 결과16건

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증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

큰 관찰자료도 모방할 목표시험을 먼저 써야 합니다. 자격·전략·추적 시작을 정렬해 시간 편향을 찾습니다.

Using Big Data to Emulate a Target Trial When a Randomized Trial Is Not Available

증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

Westreich와 Greenland의 ‘표 2 오류’를 통해 하나의 조정모형이 주 노출의 효과에는 맞아도 다른 공변량의 인과효과에는 맞지 않을 수 있음을 살펴봅니다.

The Table 2 Fallacy: Presenting and Interpreting Confounder and Modifier Coefficients

증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

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

짧은 연구 읽기인과추론 입문 (An Introduction to Causal Inference)해외 학술 연구

증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 짧은 연구 읽기 · 일반

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)

증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

인과 다이어그램은 교란 경로와 매개·충돌 변수를 구분합니다. 상관이 큰 변수부터 넣는 선택은 편향을 만들 수 있습니다.

Robust Causal Inference Using Directed Acyclic Graphs: the R package ‘dagitty’

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