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두 원인의 공통 결과만 골라 보면 없던 관계가 생길까?

선택 편향의 구조적 설명은 두 변수의 공통 결과에 조건을 걸면 원래 없던 연관도 생길 수 있음을 인과도식으로 보여 줍니다.

A Structural Approach to Selection Bias

다른 지역에서 얻은 효과를 우리 지역에 적용하려면 무엇을 알아야 할까?

인과 지식의 이전은 연구 결과를 단순 복사하는 일과 다릅니다. 집단 간에 무엇이 달라지고 무엇이 유지되는지 가정을 드러내는 방법을 살펴봅니다.

Causal Inference and Data Fusion in Econometrics

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

결과와 관련된 변수는 모두 통제해야 할까?

교란변수 C에서 처치 X와 결과 Y로 화살표가 가고 X에서 매개 M을 거쳐 Y로 가는 인과도

함께 변하면 원인이라고 불러도 될까?

햇빛에서 집중으로 가는 후보 화살표와 함께 학년, 교실 위치, 소음, 교사 배정이 만드는 대안 경로를 표시하고 시간성·일관성·실험 질문을 곁에 둔 인과도.