통합검색

자료를 더 많이 모으면 원인을 알 수 있을까?

연습한 사람이 높은 점수를 받았다고 해서 연습의 효과가 바로 입증되지는 않습니다. 인과 그림으로 비교의 조건을 살펴봅니다.

Causal inference in statistics: An overview

AI가 80%라고 말하면 열 번 중 여덟 번 맞을까?

AI가 붙인 신뢰도와 같은 신뢰도를 받은 사례의 실제 정답 비율을 구간별로 맞대어 과신과 과소신을 찾습니다.

링크가 셋이면 근거도 셋일까?

같은 조사에서 나온 기사와 요약을 연결해 독립된 근거를 구분합니다.

순서를 바꿔도 같은 효과를 볼 수 있을까?

같은 사람이 A와 B를 모두 써도 먼저 한 방법의 영향이 남으면 단순한 평균 차이가 어떻게 흔들리는지 확인합니다.

평균 차이가 4라면 효과도 정확히 4일까?

하나의 평균 차이 옆에 표본마다 달라지는 범위를 놓고, 표본 수·변동성·성립 조건이 결론의 폭을 어떻게 바꾸는지 살핍니다.