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세 연구자가 논문과 도표를 함께 검토하고 작은 갈색 안경 올빼미가 곁에서 책을 읽는 모습

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검색 결과43건

검색 결과 제목

  1. 21빈칸을 평균값 하나로 채우면 불확실성도 사라질까?
  2. 22회귀표의 모든 계수를 각각의 인과효과로 읽어도 될까?
  3. 23평균 효과가 좋아도 다음 연구에서는 반대일 수 있을까?
  4. 24무작위 숫자를 본 뒤의 추정치는 왜 그 숫자 쪽으로 끌릴까?
  5. 25위험이 절반으로 줄었다면 실제로 몇 명에게 도움이 된 걸까?
관측 자료, 여러 대치본 m개, 추정치·분산 결합의 관계와 검토 지점을 설명하는 LTCT 교육용 도식.

빈칸을 평균값 하나로 채우면 불확실성도 사라질까?

관측 자료, 여러 대치본 m개, 추정치·분산 결합의 관계와 검토 지점을 설명하는 LTCT 교육용 도식.
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

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

게시 2026-09-13 · 약 11분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
나이 Z가 운동 X와 건강 Y로 화살표를 보내고 운동 X가 건강 Y로 이어지는 DAG 옆에 X 계수는 목표, Z 계수는 별도 질문 필요라고 표시한 표가 있다.

회귀표의 모든 계수를 각각의 인과효과로 읽어도 될까?

나이 Z가 운동 X와 건강 Y로 화살표를 보내고 운동 X가 건강 Y로 이어지는 DAG 옆에 X 계수는 목표, Z 계수는 별도 질문 필요라고 표시한 표가 있다.
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

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

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
평균 효과 +5, 신뢰구간 2~8, 예측구간 −6~16의 관계와 검토 지점을 설명하는 LTCT 교육용 도식.

평균 효과가 좋아도 다음 연구에서는 반대일 수 있을까?

평균 효과 +5, 신뢰구간 2~8, 예측구간 −6~16의 관계와 검토 지점을 설명하는 LTCT 교육용 도식.
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

평균 효과가 좋아도 다음 연구에서는 반대일 수 있을까?

IntHout 등은 Cochrane 메타분석을 검토해 평균이 유의한 경우에도 예측구간이 무효 또는 반대 방향을 포함하는 사례가 많음을 보였습니다.

Plea for Routinely Presenting Prediction Intervals in Meta-Analysis

게시 2026-09-13 · 약 11분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
무작위 시작값 10과 65에서 중앙 추정 25와 45로 이어지는 두 경로와 실제 근거 확인점이 별도로 표시된다.

무작위 숫자를 본 뒤의 추정치는 왜 그 숫자 쪽으로 끌릴까?

무작위 시작값 10과 65에서 중앙 추정 25와 45로 이어지는 두 경로와 실제 근거 확인점이 별도로 표시된다.
인간의 사고와 추론해외 학술 연구 · 연구 해설 · 입문

무작위 숫자를 본 뒤의 추정치는 왜 그 숫자 쪽으로 끌릴까?

Tversky와 Kahneman의 기준점 실험은 무관한 시작값도 수량 추정의 출발점이 되어 조정이 부족할 수 있음을 보여 줍니다.

Judgment under Uncertainty: Heuristics and Biases

게시 2026-09-13 · 약 8분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
두 개의 100명 격자에서 20대10과 2대1 사건 수를 비교하며 상대 감소는 둘 다 50퍼센트지만 NNT는 10과 100으로 다름을 보여 준다.

위험이 절반으로 줄었다면 실제로 몇 명에게 도움이 된 걸까?

두 개의 100명 격자에서 20대10과 2대1 사건 수를 비교하며 상대 감소는 둘 다 50퍼센트지만 NNT는 10과 100으로 다름을 보여 준다.
증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 입문

위험이 절반으로 줄었다면 실제로 몇 명에게 도움이 된 걸까?

상대위험 감소가 같아도 기초위험이 다르면 절대위험 감소와 치료필요수가 크게 달라지는 이유를 살펴봅니다.

The Number Needed to Treat: A Clinically Useful Measure of Treatment Effect

게시 2026-09-13 · 약 7분해외 논리학 연구 해설 읽기 →

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