[인과추론] 입문자용 연구 흐름 로드맵 🧠

1️⃣ 질문 정의: ‘정말 이게 원인이었을까?’단순 상관이 아니라 인과 관계를 검증하는 질문에서 출발 📌 예:“당뇨 치료제를 투여한 환자의 사망률이 낮았는데, 정말 약 때문에 그런 걸까?” 👉 이 질문이 없다면, 그냥 회귀 분석일 뿐. 인과추론의 시작은 "why"에서 비롯됨. 2️⃣ DAG 그리기 (Directed Acyclic Graph)변수 간 인과 구조를 시각화하여 혼란을 줄이고 분석 전략의 설계도🗺️로 삼기. 📌 DAG 작성 시 포인트:노드: 변수 (예: Age, Treatment, Outcome)화살표: 인과 관계피해야 할 구조: 순환 구조 (A → B → A) Treatment → Outcome ↑ ↑ ..

• format_list_bulleted 실전 인과추론
• · 2025. 4. 28.
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[데이터분석]🧹 결측, 그 빈칸을 채우는 법

― 이대로만 해도 ‘그나마’ 안 망한다 ― 데이터 분석을 하다 보면 이런 말 자주 듣습니다. “아 그거 결측 많아요. 그냥 평균으로 넣었어요.”“결측치 많아서 모델이 안 돌아가요.”“삭제했는데 성능 왜 이러죠?” 결측치는 분석가의 발목을 붙잡는 은근한 복병입니다.실제 업무에선 단순히 "채운다"나 "지운다"로는 해결 안 됩니다.결측이 왜 생겼고, 어떤 종류고, 무엇을 위해 다루는지에 따라전략이 완전히 달라져야 합니다. 1️⃣ 실무에서 마주치는 결측치, 이건 알아야 합니다 종류설명예시실무적 함의MCAR (Missing Completely at Random)완전히 무작위 결측설문 중 실수로 빠뜨림제거해도 영향 적음MAR (Missing at Random)특정 변수에 따라 결측 확률 다름나이 많은 응답자가 ..

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• · 2025. 4. 25.
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[메타 분석] (Meta-analysis) 완벽 정리 가이드📚

💡 메타 분석, 도대체 언제 쓰는 건가요? 논문을 읽다 보면 자주 만나는 용어, 메타 분석(Meta-analysis)!“도대체 이게 뭐지? 논문 검색이랑 같은 건가?”이런 궁금증 있으셨죠? 🤔 메타 분석은 단순한 논문 검색이 아니라,논문들을 체계적으로 수집한 후 통계적으로 하나의 결론을 내는 과정입니다.의학 분야에서는 정말 중요한 분석법이에요. 예를 들어, 이런 질문에 명확한 답을 주는 거죠👇- 💊 “혈압약은 정말 심장병 예방에 효과적일까요?”- 🦠 “비타민D를 먹으면 코로나19 감염률이 떨어질까요?”- 🥑 “아보카도를 먹으면 실제로 체중 감량에 도움이 될까요?” 🔔 그래서 메타 분석이란? “여러 연구 결과를 모아 하나의 신뢰할 수 있는 결론을 내리는 통계 기법”입니다.의학, 보건, 심리학..

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• · 2025. 4. 21.
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[보고서] 인과추론의 A to Z

인과관계 연구 설계 및 인과추론 방법론 인과관계를 정확히 추론하기 위한 연구 설계의 핵심 요소들과 다양한 인과추론 기법들 📑 목차 1. 연구 설계 (Study Design) 2. 제외 기준 (Exclusion Criteria) 3. 데이터 선택 (Data Selection) 4. 연구 방법론 (Methodology) 5. 인과추론 기법..

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• · 2025. 4. 14.
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[보고서] 인과추론 톺아보기

인과추론의 이해와 적용상관관계를 넘어 인과관계를 파악하기 위한 종합적 접근목차인과추론의 기본 개념인과추론의 원칙과 방법론인과모델과 기법고급 인과 추론 기법인과 추론의 응용 분야인과 추론의 제한점과 비판결과 해석 및 적용1. 인과추론의 기본 개념인과 관계란 무엇인가?인과 관계(Causality)란 한 변수(원인)가 다른 변수(결과)에 직접적인 영향을 미치는 관계를 의미합니다. 즉, 원인 변수의 변화가 결과 변수의 변화를 야기하는 관계입니다.인과성은 환경에 변화를 주어 원하는 상태로 변화시키는 관계로 해석할 수 있으며, 이는 데이터 분석과 의사결정에 있어 핵심적인 개념입니다.상관관계와 인과관계의 차이구분상관관계(Correlation)인과관계(Causation)정의두 변수 간의 통계적 관련성이나 연관성한 변수..

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• · 2025. 4. 3.
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