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부트스트랩은 관찰 표본을 바탕으로 통계량의 변동을 추정합니다. 재표집 횟수와 실제 조사 대상 수가 서로 다른 역할을 한다는 점을 알아봅니다.
Bootstrap Methods for Standard Errors, Confidence Intervals, and Other Measures of Statistical Accuracy
2025년 생태학적 분석 연구는 별도 표본조사의 평균을 연결할 때 생기는 편향을 살폈습니다. 지역명이 같다는 사실과 같은 사람을 측정했다는 사실을 구분합니다.
Assessing and adjusting for bias in ecological analysis using multiple sample datasets
Goodman-Bacon의 분해를 통해 시차 도입 자료의 두 방향 고정효과 추정치가 여러 2×2 비교의 가중평균이며 이미 처치된 집단이 통제가 될 때 해석이 흔들릴 수 있음을 설명합니다.
Difference-in-Differences with Variation in Treatment Timing
문제를 잘 잡는 장치라도 경보의 의미는 기초 비율에 달려 있습니다. 조건부확률의 방향을 가상 부품 검사로 읽습니다.
Bayes’ Theorem
E-value는 관찰연구의 연관성을 설명해 없애려면 미측정 교란이 얼마나 강해야 하는지 비율척도로 묻습니다.
Sensitivity Analysis in Observational Research: Introducing the E-Value
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