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점수를 합격·불합격으로 자르면 정보도 그대로 남을까?

같은 열 점수를 50·60·70점에서 자르면 통과율은 70%·40%·20%로 바뀌지만 원래 평균 58점과 사람 사이 거리는 그대로임을 확인합니다.

첫 측정이 극단적이면 다음에도 그대로일까?

첫 측정 88 이상만 고르면 처치 없이도 평균이 92에서 86으로 내려가는 예시로, 자연스러운 재측정 변화와 개입 효과를 분리합니다.

끝까지 남은 사람만 보면 효과가 커질까?

두 집단에서 빠진 사람을 관측자만·모두 실패·모두 성공으로 놓아 결론이 어디까지 움직이는지 확인합니다.

선발된 사람만 보면 두 장점이 서로 방해하는 걸까?

서로 독립인 두 강점이 선발자 집단에서 음의 관계로 보이는 계산을 통해, 공통 결과를 조건으로 삼는 선택 편향을 살핍니다.

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