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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관찰자료로 실험을 흉내 내려면 무엇부터 정해야 할까?
Hernán과 Robins는 관찰자료 분석 전에 모방하려는 무작위시험의 참여 기준·전략·추적·결과·분석을 먼저 명시하라고 제안합니다.
Using Big Data to Emulate a Target Trial When a Randomized Trial Is Not Available
게시 2026-09-12 · 약 10분해외 논리학 연구 해설 읽기 →
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숨은 변수가 얼마나 강해야 관찰된 효과를 지울 수 있을까?
관찰된 위험비 1.0, 1.5, 2.0, 3.0에 따라 E-value가 1.0, 2.37, 3.41, 5.45로 증가하는 선 그래프.
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