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두 원인의 공통 결과만 골라 보면 없던 관계가 생길까?

선택 편향의 구조적 설명은 두 변수의 공통 결과에 조건을 걸면 원래 없던 연관도 생길 수 있음을 인과도식으로 보여 줍니다.

A Structural Approach to Selection Bias

평균과 상관이 같아도 데이터 모양은 완전히 다를까?

Anscombe의 네 자료는 같은 요약 통계와 회귀선 뒤에 선형·곡선·이상치 구조가 숨을 수 있어 그래프 확인이 필요한 이유를 보여 줍니다.

Graphs in Statistical Analysis

기억에 남는 그래프가 더 잘 이해된 그래프일까?

대규모 시각화 기억 연구는 독특함과 색·사람 모양의 기억 효과를 보였지만 이해 정확성과는 구분해야 합니다.

What Makes a Visualization Memorable?

빈칸을 평균값 하나로 채우면 불확실성도 사라질까?

Sterne 등은 다중대치의 가정과 절차를 설명하고 59편의 사용 사례를 검토해 보고 누락과 민감도 분석의 부족을 지적했습니다.

Multiple Imputation for Missing Data in Epidemiological and Clinical Research: Potential and Pitfalls

정책 뒤 수치가 떨어지면 정책 효과라고 말해도 될까?

반환 누락이 정책 직전 46개에서 42개로 줄었다는 전후 차이 −4와, 기존 +2 추세를 연장한 48개 대비 직후 간격 −6을 구분합니다.