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
게시 2026-09-21 · 약 9분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
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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
위험비를 누적 사망확률이나 생존확률 비로 읽을 수 있는가?
How hazard ratios can mislead and why it matters in practice
치료군이 되려면 치료 시점까지 사건 없이 살아남아야 하는 시간을 치료 노출로 잘못 세면 보호 효과가 과장될 수 있습니다.
Immortal Time Bias in Cohort Studies: A Concept Simply Explained
사망 원인의 빈도를 판단한 고전 실험은 생생하고 보도되기 쉬운 사건이 빈도 추정을 어떻게 기울일 수 있는지 보여 줍니다.
Judged Frequency of Lethal Events
오즈비를 위험확률 비로 번역하면 언제 큰 오류가 생기는가?
When can odds ratios mislead? Odds ratios should be used only in case-control studies and logistic regression analyses
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