숨은 변수가 얼마나 강해야 관찰된 효과를 지울 수 있을까?
E-value는 관찰연구의 결과를 설명해 없애려면 측정하지 못한 교란이 노출·결과와 얼마나 강하게 연관돼야 하는지 위험비 척도로 묻습니다.
Sensitivity Analysis in Observational Research: Introducing the E-Value
게시 2026-09-21 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
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결과와 관련된 변수는 모두 통제해야 할까?
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’
게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
공통 결과를 기준으로 골라 보면 없던 관계가 생길까?
Elwert와 Winship은 서로 독립인 두 원인이 공통 결과에 모일 때 그 결과를 조건화하면 가짜 연관이 열리는 선택 편향을 인과 다이어그램으로 통합했다.
Endogenous Selection Bias: The Problem of Conditioning on a Collider Variable
게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
치료를 받을 때까지 살아남은 시간을 치료 효과로 세면 무엇이 왜곡될까?
치료군이 되려면 치료 시점까지 사건 없이 살아남아야 하는 시간을 치료 노출로 잘못 세면 보호 효과가 과장될 수 있습니다.
Immortal Time Bias in Cohort Studies: A Concept Simply Explained
게시 2026-09-13 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
영향이 없어야 할 대조군이 움직이면 무엇을 의심해야 할까?
음성대조는 효과가 없어야 할 곳의 연관으로 관찰연구 편향을 진단합니다.
Negative Controls: A Tool for Detecting Confounding and Bias in Observational Studies
게시 2026-09-13 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
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