숨은 변수가 얼마나 강해야 관찰 결과가 사라질까?
E-value는 관찰연구의 연관성을 설명해 없애려면 미측정 교란이 얼마나 강해야 하는지 비율척도로 묻습니다.
그림에서 무엇을 볼까요?
관찰 연관, 숨은 교란, 민감도 경계를 연결해 조건과 범위를 확인하는 교육용 도식.
관찰 위험비 2.0을 가운데 두고 숨은 변수와 노출·결과 사이에 각각 필요한 최소 연관 강도를 두 화살표로 표시합니다.
그림은 관찰 연관 → 숨은 교란 → 민감도 경계 순서로 읽고 마지막 합류점에서 조건·범위·반례를 함께 확인합니다. 원 논문의 표나 그림을 복사하지 않고 LTCT가 개념 관계만 새로 그렸습니다.
함께 확인할 점
E-value가 숨은 교란을 찾아내거나 인과관계를 증명하는 것은 아닙니다. 위험비가 아닌 척도의 변환에는 가정이 들고, 선택 편향·측정오차·모형 오류는 별도 민감도 분석이 필요합니다.
이 연구만으로 LTCT 교육·시험의 효과를 확인할 수 없습니다. 적용안은 별도 비교 조건과 측정 계획이 필요한 제안입니다.
생각해 볼 질문
E-value가 크면 그 연구는 무조건 인과 연구인가요?
사전등록은 적어 두기만 하면 충분할까?
유의확률(p값) 하나가 증거의 판결문이 될 수 있을까?
같은 연구를 다시 하면 결과는 얼마나 돌아올까?