숨은 변수가 얼마나 강해야 관찰 결과가 사라질까?
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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E-value는 관찰연구의 연관성을 설명해 없애려면 미측정 교란이 얼마나 강해야 하는지 비율척도로 묻습니다.
Sensitivity Analysis in Observational Research: Introducing the E-Value
쉬운 일과 어려운 일의 비중이 다르면 전체 성공률의 순위가 뒤집힐 수 있습니다. 분모를 보존하며 집계하는 연습입니다.
Simpson’s Paradox
아이콘 배열 실험은 비율의 분자만 보는 분모 무시를 줄이는 데 전체 집합을 보이는 그림이 도움이 될 수 있음을 시험했습니다.
Do Icon Arrays Help Reduce Denominator Neglect?
Buehler·Griffin·Ross의 다섯 연구는 사람들이 자신의 과제를 예측할 때 과거 분포보다 미래 시나리오에 집중해 완료 시간을 낙관한다고 보였습니다.
Exploring the Planning Fallacy: Why People Underestimate Their Task Completion Times
수량을 길이·위치·면적으로 나타내면 독자가 해야 하는 지각적 판단도 달라집니다. 정확한 비율 표현부터 점검합니다.
Crowdsourcing Graphical Perception: Using Mechanical Turk to Assess Visualization Design
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