한곳에서 찾는 논리 자료

통합검색

연구와 학습, 시험과 도서를 한곳에서 찾습니다.

검색 결과마다 자료의 코너와 성격을 표시합니다. 제목을 먼저 살펴보고 그림 카드와 기존 본문으로 이어 가세요.

관심 주제로 찾아보기

읽기 난이도자료 유형조건 초기화

검색 결과27건

표시정렬

증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

큰 관찰자료도 모방할 목표시험을 먼저 써야 합니다. 자격·전략·추적 시작을 정렬해 시간 편향을 찾습니다.

Using Big Data to Emulate a Target Trial When a Randomized Trial Is Not Available

증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

Westreich와 Greenland의 ‘표 2 오류’를 통해 하나의 조정모형이 주 노출의 효과에는 맞아도 다른 공변량의 인과효과에는 맞지 않을 수 있음을 살펴봅니다.

The Table 2 Fallacy: Presenting and Interpreting Confounder and Modifier Coefficients

증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 심화

Lipsitch 등의 음성 대조 개념을 통해 관찰연구의 숨은 교란과 편향을 진단하는 법을 탐구합니다.

Negative Controls: A Tool for Detecting Confounding and Bias in Observational Studies

짧은 연구 읽기인과추론 입문 (An Introduction to Causal Inference)해외 학술 연구

증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 짧은 연구 읽기 · 일반

주디아 펄의 입문 논문은 관찰된 연관성만으로 인과 효과를 정할 수 없으며, 어떤 인과 가정을 두었는지 명시해야 한다고 설명합니다. 구조적 인과모형과 그래프, 개입 표기를 연결해 인과 질문의 논리적 토대를 살펴봅니다.

인과추론 입문 (An Introduction to Causal Inference)

증거·확률·인과관계해외 학술 연구 · 연구 해설 · 일반

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’

1–5 / 27편