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

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  1. 51회귀표의 모든 계수를 각각의 인과효과로 읽어도 될까?
  2. 52다음 결과를 잘 맞히는 모형이면 원인도 잘 설명할까?
  3. 53평균 효과가 좋아도 다음 연구에서는 반대일 수 있을까?
  4. 54정확한 예측이면 언제나 쓸모 있을까?
  5. 55관찰연구의 여러 특성을 확률 하나로 맞춰도 될까?
나이 Z가 운동 X와 건강 Y로 화살표를 보내고 운동 X가 건강 Y로 이어지는 DAG 옆에 X 계수는 목표, Z 계수는 별도 질문 필요라고 표시한 표가 있다.

회귀표의 모든 계수를 각각의 인과효과로 읽어도 될까?

나이 Z가 운동 X와 건강 Y로 화살표를 보내고 운동 X가 건강 Y로 이어지는 DAG 옆에 X 계수는 목표, Z 계수는 별도 질문 필요라고 표시한 표가 있다.
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

회귀표의 모든 계수를 각각의 인과효과로 읽어도 될까?

하나의 노출 효과를 추정하도록 조정한 모형에서 다른 공변량 계수까지 인과효과로 해석하면 왜 Table 2 오류가 생기는지 살펴봅니다.

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

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
예측 정확성, 정보의 관측 시점, 개입 효과, 자료와 가정을 구별하는 비교표.

다음 결과를 잘 맞히는 모형이면 원인도 잘 설명할까?

예측 정확성, 정보의 관측 시점, 개입 효과, 자료와 가정을 구별하는 비교표.
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

다음 결과를 잘 맞히는 모형이면 원인도 잘 설명할까?

설명과 예측은 서로 다른 질문입니다. 슈무엘리의 방법론 연구를 통해 모형의 목적, 사용할 수 있는 정보, 평가 방법을 함께 살펴봅니다.

To Explain or to Predict?

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
평균 효과 +5, 신뢰구간 2~8, 예측구간 −6~16의 관계와 검토 지점을 설명하는 LTCT 교육용 도식.

평균 효과가 좋아도 다음 연구에서는 반대일 수 있을까?

평균 효과 +5, 신뢰구간 2~8, 예측구간 −6~16의 관계와 검토 지점을 설명하는 LTCT 교육용 도식.
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

평균 효과가 좋아도 다음 연구에서는 반대일 수 있을까?

IntHout 등은 Cochrane 메타분석을 검토해 평균이 유의한 경우에도 예측구간이 무효 또는 반대 방향을 포함하는 사례가 많음을 보였습니다.

Plea for Routinely Presenting Prediction Intervals in Meta-Analysis

게시 2026-09-13 · 약 11분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
임계값 10% → 임계값 20% → 임계값 30% → 모형·전부·없음 비교를 비교하는 LTCT 교육용 도식

정확한 예측이면 언제나 쓸모 있을까?

임계값 10% → 임계값 20% → 임계값 30% → 모형·전부·없음 비교를 비교하는 LTCT 교육용 도식
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

정확한 예측이면 언제나 쓸모 있을까?

의사결정곡선 분석은 행동 임계값에서 참양성 이득과 거짓양성 부담을 반영한 순편익을 비교합니다.

Decision Curve Analysis: A Novel Method for Evaluating Prediction Models

게시 2026-09-13 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
낮은 점수 → 0.0–0.3 → 대조 우세 / 공통지지 → 0.3–0.7 → 비교 가능 / 높은 점수 → 0.7–1.0 → 처치 우세를 비교하는 LTCT 교육용 도식

관찰연구의 여러 특성을 확률 하나로 맞춰도 될까?

낮은 점수 → 0.0–0.3 → 대조 우세 / 공통지지 → 0.3–0.7 → 비교 가능 / 높은 점수 → 0.7–1.0 → 처치 우세를 비교하는 LTCT 교육용 도식
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

관찰연구의 여러 특성을 확률 하나로 맞춰도 될까?

성향점수는 관찰된 공변량을 균형화하지만 숨은 교란을 해결하지 않습니다.

The Central Role of the Propensity Score in Observational Studies for Causal Effects

게시 2026-09-13 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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