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검사를 스무 번 하면 우연한 발견도 늘어날까?

검사마다 5%인 오경보 가능성이 여러 검사를 거치며 어떻게 쌓이는지 보고, Bonferroni 조정이 무엇을 보장하고 무엇을 포기하는지 살핍니다.

AI가 같은 답을 여러 번 하면 더 믿을 수 있을까?

다섯 번의 보이는 출력과 외부 정답을 나란히 두고, 높은 일치율이 도움이 되는 조건과 같은 오류가 반복되는 경우를 구분합니다.

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

변수를 많이 통제할수록 인과 추론이 좋아질까?

인과 다이어그램은 통제해야 할 공통 원인과 통제하면 오히려 경로가 열리는 합류 변수를 구분하게 합니다.

Causal Diagrams for Epidemiologic Research