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검색 결과18건

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다이어그램과 시각추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

Heer와 Bostock의 CHI 연구가 고전 그래프 지각 실험을 웹 참여자로 재현한 방법과 품질 통제를 살핍니다.

Crowdsourcing Graphical Perception: Using Mechanical Turk to Assess Visualization Design

증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

미국통계학회의 여섯 원칙을 따라 p값이 말하는 것과 말하지 않는 것을 구분하고, 효과크기·불확실성·분석 투명성을 함께 읽습니다.

The ASA Statement on p-Values: Context, Process, and Purpose

다이어그램과 시각추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

Cleveland와 McGill의 그래프 지각 연구는 공통 축의 위치, 길이, 각도, 면적처럼 값을 부호화하는 방식에 따라 사람이 수행하는 비교 과제가 달라진다고 설명합니다.

Graphical Perception: Theory, Experimentation, and Application to the Development of Graphical Methods

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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