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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

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

AI 시험 문제가 학습 자료와 겹치면 점수를 믿을 수 있을까?

공개 시험·재표현 시험·새 비공개 시험의 결과를 비교하며 암기와 새로운 문제 해결을 구분합니다.

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

함께 변하면 원인이라고 불러도 될까?

Bradford Hill의 아홉 관점을 합격 체크리스트가 아니라 인과 설명을 비판적으로 묻는 틀로 읽습니다.

The Environment and Disease: Association or Causation?