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
연구와 학습, 시험과 도서를 한곳에서 찾습니다.
검색 결과마다 자료의 코너와 성격을 표시합니다. 제목을 먼저 살펴보고 그림 카드와 기존 본문으로 이어 가세요.

관심 주제로 찾아보기
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
점추정치·불확실성 폭·판단 기준을 바꾸어 구간 전체가 결론을 지지하는지 확인하고, 단일값 초고를 범위가 드러나는 문장으로 고칩니다.
Confidence Limits for the Mean
위고 메르시에와 댄 스퍼버는 추론의 주된 기능을 개인의 혼자 하는 문제 해결이 아니라, 의사소통에서 논거를 만들고 평가하는 능력으로 보는 ‘논증 이론’을 제안합니다. 개인의 확증 편향과 토론 속 상호 검토를 하나의 틀에서 읽어 봅니다.
인간은 왜 추론하는가? 논증 이론을 위한 논거 — Why do humans reason? Arguments for an argumentative theory
내용은 그대로인데 먼저 놓인 답을 고른다면 판정은 얼마나 믿을 수 있을까요? 두 순서의 결과를 비교하는 가상 실험을 해 봅니다.
Judging LLM-as-a-Judge with MT-Bench and Chatbot Arena
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’
26–30 / 131편