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증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

인과 다이어그램은 통제해야 할 공통 원인과 통제하면 오히려 경로가 열리는 합류 변수를 구분하게 합니다.

Causal Diagrams for Epidemiologic Research

증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

동등성 검정은 사전에 정한 실질적 차이의 범위 안에 효과가 있는지 묻습니다. 유의하지 않다는 결과와 충분히 작은 차이라는 근거를 구분합니다.

Equivalence Tests: A Practical Primer for t Tests, Correlations, and Meta-Analyses

증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

소아 무작위시험 검토는 이분형 결과의 유의성이 최소 몇 건의 결과 변화에 달렸는지를 Fragility Index로 점검했습니다.

The Fragility Index in a Cohort of Pediatric Randomized Controlled Trials

증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

연습한 사람이 높은 점수를 받았다고 해서 연습의 효과가 바로 입증되지는 않습니다. 인과 그림으로 비교의 조건을 살펴봅니다.

Causal inference in statistics: An overview

증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

Hernán과 Robins는 관찰자료 분석 전에 모방하려는 무작위시험의 참여 기준·전략·추적·결과·분석을 먼저 명시하라고 제안합니다.

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

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